Python cv2.错误：（-215）s>；=函数setSize中的0

我在运行代码时遇到此错误。我试图用覆盆子圆周率从网络摄像头捕捉一张照片，但有时我捕捉到的第一张照片是空的。所以我像这样验证它

ret, img = cam.read();
        if not ret: continue

如何避免此错误

损坏的JPEG数据：标记0xd1 OpenCV之前有1个额外字节 错误：setSize文件中的断言失败（s>=0） /home/pi/opencv-3.2.0/modules/core/src/matrix.cpp，第307行回溯 （最后一次调用）：文件“total.py”，第248行，在 facialReco（目录）文件“total.py”，facialReco中第236行 id，dist，it=reco（faceDetec）文件“total.py”，第188行，在reco中 识别器.predict_collect（灰色[yHMax:yHMax+hMax，xHMax:xHMax+wHMax]，收集器）

cv2.error:/home/pi/opencv-3.2.0/modules/core/src/matrix.cpp:307： 错误：（-215）s>=0在函数setSize中

我的全部代码是：

def reco(faceDetec):

    recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()
    recognizer.load("recognizer/trainingData_LBPHF.yml")
    id = 0
    it = 0
    dist = 0
    cam = cv2.VideoCapture(0)
    # prendre les rectangle ayant la plus grde largeur seulement.
    while it < 20:
        ret, img = cam.read();

        if not ret: continue

        cv2.imshow("Face", img);
        cv2.waitKey(1)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = faceDetec.detectMultiScale(
            img,
            scaleFactor=1.2,
            minNeighbors=7,
            minSize=(50, 50)
            )

        hMax=0
        wHMax=0
        xHMax=0
        yHMax=0
        for (x, y, w, h) in faces:
            if h>hMax:
                hMax=h
                wHMax=w
                xHMax=x
                yHMax=y
        collector = cv2.face.StandardCollector_create()
        recognizer.predict_collect(gray[yHMax:yHMax + hMax, xHMax:xHMax + wHMax], collector)

        if collector.getMinDist()<65:
            it += 1
            dist = dist + collector.getMinDist()
            id = collector.getMinLabel()
            numberOfRec(id)
    cam.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    req="SELECT studentId FROM Student WHERE numberOfRec=(SELECT MAX(numberOfRec) FROM Student);"
    cursor.execute(req)
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        id=row[0]
    req="UPDATE Student SET numberOfRec = %(numberOfRec)"
    values = {"numberOfRec": 0}
    cursor.execute(req, values)
    db.commit()
    return id, dist, it

def记录（faceDetec）： recognizer=cv2.face.createLBPHFaceRecognizer（） 识别器加载（“识别器/培训数据”LBPHF.yml） id=0 它=0 距离=0 cam=cv2.视频捕获（0） #这是一个长方形的房间，还有一个大房间。 当它小于20时： ret，img=cam.read（）； 如果不是ret：继续 cv2.imshow（“脸”，img）； cv2.等待键（1） 灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY） 面=面检测。检测多尺度( img， scaleFactor=1.2， minNeighbors=7， minSize=（50，50） ) hMax=0 wHMax=0 xHMax=0 yHMax=0 对于面中的（x，y，w，h）： 如果h>hMax： hMax=h wHMax=w xHMax=x yHMax=y 收集器=cv2.face.StandardCollector_create（） 识别器.predict_collect（灰色[yHMax:yHMax+hMax，xHMax:xHMax+wHMax]，收集器）

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if collector.getMinDist（）我通过添加：“if not img is None:”来纠正错误

def reco(faceDetec):

    recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()
    recognizer.load("recognizer/trainingData_LBPHF.yml")
    id = 0
    it = 0
    dist = 0
    cam = cv2.VideoCapture(0)
    # prendre les rectangle ayant la plus grde largeur seulement.
    while it < 20:
        ret, img = cam.read();
        if not img is None: 
            if not ret: continue

                cv2.imshow("Face", img);
                cv2.waitKey(1)
                gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                faces = faceDetec.detectMultiScale(
                    img,
                    scaleFactor=1.2,
                    minNeighbors=7,
                    minSize=(50, 50)
                    )

                hMax=0
                wHMax=0
                xHMax=0
                yHMax=0
                for (x, y, w, h) in faces:
                    if h>hMax:
                        hMax=h
                        wHMax=w
                        xHMax=x
                        yHMax=y
                collector = cv2.face.StandardCollector_create()
                recognizer.predict_collect(gray[yHMax:yHMax + hMax,         xHMax:xHMax + wHMax], collector)

                if collector.getMinDist()<65:
                    it += 1
                    dist = dist + collector.getMinDist()
                    id = collector.getMinLabel()
                    numberOfRec(id)
    cam.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    req="SELECT studentId FROM Student WHERE numberOfRec=(SELECT MAX(numberOfRec) FROM Student);"
    cursor.execute(req)
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        id=row[0]
    req="UPDATE Student SET numberOfRec = %(numberOfRec)"
    values = {"numberOfRec": 0}
    cursor.execute(req, values)
    db.commit()
    return id, dist, it

def记录（faceDetec）： recognizer=cv2.face.createLBPHFaceRecognizer（） 识别器加载（“识别器/培训数据”LBPHF.yml） id=0 它=0 距离=0 cam=cv2.视频捕获（0） #这是一个长方形的房间，还有一个大房间。 当它小于20时： ret，img=cam.read（）； 如果没有，img为无： 如果不是ret：继续 cv2.imshow（“脸”，img）； cv2.等待键（1） 灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY） 面=面检测。检测多尺度( img， scaleFactor=1.2， minNeighbors=7， minSize=（50，50） ) hMax=0 wHMax=0 xHMax=0 yHMax=0 对于面中的（x，y，w，h）： 如果h>hMax： hMax=h wHMax=w xHMax=x yHMax=y 收集器=cv2.face.StandardCollector_create（） 识别器.predict_collect（灰色[yHMax:yHMax+hMax，xHMax:xHMax+wHMax]，收集器） if collector.getMinDist（）