Python 我一直通过OpenCV2检测人脸时出错 导入cv2，时间 第一帧=无 视频=cv2.VideoCapture（0，cv2.CAP_DSHOW） 尽管如此： 选中，frame=video.read（） 灰色=cv2.CVT颜色（边框，cv2.COLOR\u BGR2GRAY） gray=cv2.高斯模糊（gray，（21,21），0） 如果第一个_帧为无： 第一帧=灰色 持续 diff=cv2.absdiff（第一帧，灰色） delta=cv2.阈值（diff，30255，cv2.阈值_二进制） 增量=cv2。扩张（增量，无，迭代次数=0） _，cnt，u=cv2.findContours（增量、cv2.RETR_树、cv2.CHAIN_近似值、简单值） 对于cnt中的contou： 如果cv2.contou面积（contou）

则使用此值更改cv2.threshold线

retval，delta=cv2.阈值（diff，30255，cv2.阈值二进制）

检查cv2.threshold函数及其返回值的说明

import cv2,time

first_frame=None

video = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)

while True:

    check,frame=video.read()
    gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)
    if first_frame is None:
        first_frame=gray
        continue
    diff = cv2.absdiff(first_frame,gray)
    delta=cv2.threshold(diff,30,255,cv2.THRESH_BINARY)
    delta=cv2.dilate(delta,None,iterations=0)
    _,cnt,_=cv2.findContours(delta,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contou in cnt:
        if cv2.contourArea(contou)<1000:
            continue
        (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(contou)
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)

    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('gray',gray)
    cv2.imshow('diffe',diff)
    cv2.imshow('delta', delta)
    key=cv2.waitKey(1)
    if key==ord('q'):
        break
video.release()

cv2.destroyAllWindows()

delta=cv2.dilate(delta,None,iterations=0) 
TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'