TK使用cv调用摄像头会卡，用了线程也一样，怎么办

如果使用Tkinter调用摄像头会卡顿，可以尝试使用多线程来解决这个问题。但是，即使使用多线程，仍然可能会出现卡顿的情况，这可能是因为Tkinter的事件循环和OpenCV的视频捕获之间的冲突导致的。

为了解决这个问题，可以尝试使用`after()`方法以固定的时间间隔更新摄像头的帧，而不是在每个循环中都更新。这样，Tkinter的事件循环和OpenCV的视频捕获就不会在同一时间内运行，从而减少了卡顿的情况。

以下是一个简单的示例代码，使用了after()方法来更新摄像头的帧：

import tkinter as tk
import cv2
from PIL import Image, ImageTk
import threading

class VideoStream:
    def __init__(self):
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

        self.running = False
        self.thread = None

    def start(self):
        self.running = True
        self.thread = threading.Thread(target=self.update, args=())
        self.thread.start()

    def update(self):
        while self.running:
            ret, frame = self.cap.read()

            if ret:
                # process the frame here
                # ...

                # convert the frame to an RGB image
                image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                image = Image.fromarray(image)

                # update the tkinter label
                photo = ImageTk.PhotoImage(image)
                label.config(image=photo)
                label.image = photo

            # wait for a fixed amount of time before capturing the next frame
            root.after(10, self.update)

    def stop(self):
        self.running = False
        self.thread.join()

root = tk.Tk()

label = tk.Label(root)
label.pack()

vs = VideoStream()
vs.start()

root.mainloop()

vs.stop()

在这个代码中，我们创建了一个`VideoStream`类来处理视频捕获和处理。`start()`方法启动了一个新的线程，该线程不断地更新摄像头的帧，并在每个固定的时间间隔使用`after()`方法更新Tkinter标签。`stop()`方法停止视频流并退出线程。

请注意，`after()`方法的时间间隔应该根据您的计算机性能和摄像头的帧速率进行调整。如果您的计算机性能较低或摄像头的帧速率较慢，则可以适当增加时间间隔，以避免卡顿。