yolov8调用摄像头嵌入pyqt界面（打开关闭）_yolov8 唤醒摄像头

本人是自己写yolov8项目时调用了摄像头，不会关闭，后来发现可以添加一个标志用来记录摄像头的状态。

self.is_camera_open = False  # 添加一个标志来表示摄像头是否已经打开

初始化代码：

        self.openCamera = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
        self.closeCamera = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
 
        self.openCamera.clicked.connect(self.chose_cam)
        self.closeCamera.clicked.connect(self.close_cam)
        self.label3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label3.setGeometry(QtCore.QRect(600, 200, 461, 381))
        self.label3.setObjectName("label3")
 
        # 其他初始化代码...
        self.openCamera.setText(_translate("MainWindow", "打开摄像头"))
        self.closeCamera.setText(_translate("MainWindow", "关闭检测"))
        self.label3.setText(_translate("MainWindow", "这里显示检测结果"))
 
        self.is_camera_open = False  # 添加一个标志来表示摄像头是否已经打开

点击响应函数：

        self.openCamera.clicked.connect(self.chose_cam)  # 开启摄像头按钮
        self.closeCamera.clicked.connect(self.close_cam)  # 关闭摄像头按钮

打开摄像头代码：

    def chose_cam(self):
        if not self.is_camera_open:
            # 加载 YOLOv8 模型
            model = YOLO("runs/detect/train4/weights/best.pt")
 
            # 获取摄像头内容，参数 0 表示使用默认的摄像头
            cap = cv2.VideoCapture(0)
 
            self.is_camera_open = True  # 设置摄像头已经打开的标志
 
            while self.is_camera_open:
                loop_start = cv2.getTickCount()
                success, frame = cap.read()  # 读取摄像头的一帧图像
 
                if success:
                    results = model.predict(source=frame)  # 对当前帧进行目标检测并显示结果
                    annotated_frame = results[0].plot()
 
                    # 中间放自己的显示程序
                    loop_time = cv2.getTickCount() - loop_start
                    total_time = loop_time / cv2.getTickFrequency()
                    FPS = int(1 / total_time)
                    self.label1.setText(f"FPS: {FPS:.2f}")
 
                    # 将图像数据转换为QImage格式
                    height, width, channel = annotated_frame.shape
                    bytes_per_line = 3 * width
                    qimage = QtGui.QImage(
                        annotated_frame.data, width, height, bytes_per_line, QtGui.QImage.Format_RGB888
                    )
 
                    # 将QImage转换为QPixmap
                    pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(qimage)
 
                    # 都执行：
                    self.label3.setPixmap(pixmap)
                    self.label3.setScaledContents(True)
                    cv2.waitKey(1)
 
            cap.release()  # 释放摄像头资源
            cv2.destroyAllWindows()  # 关闭OpenCV窗口

关闭摄像头代码：

       def close_cam(self):
       self.is_camera_open = False # 设置摄像头关闭的标志