for cam in cams: exec("action_%s = QAction('%s')" % (cam, cam)) exec("popMenu.addAction(action_%s)" % cam) x = self.groupBox_5.mapToGlobal(self.cameraButton.pos()).x() y = self.groupBox_5.mapToGlobal(self.cameraButton.pos()).y() y = y + self.cameraButton.frameGeometry().height() pos = QPoint(x, y) action = popMenu.exec_(pos) if action: self.det_thread.source = action.text() self.det_thread.is_continue = True cap = cv2.VideoCapture(int(action.text())) for i in range(10): r,img = cap.read() self.raw_img = img

这段代码实现了一个弹出式菜单，用于选择摄像头，并且可以从所选择的摄像头中读取图像。具体来说：

1. 首先，通过循环遍历 `cams` 列表中的每个元素 `cam`，使用 `exec()` 函数生成一个名为 `action_cam` 的 QAction 对象，并将其添加到 `popMenu` 菜单中。

2. 然后，使用 PyQt5 中的 `mapToGlobal()` 函数计算出 `cameraButton` 按钮在屏幕上的绝对位置，并将其作为弹出菜单的位置。

3. 当用户选择菜单中的一个摄像头时，将其文本信息存储在 `self.det_thread.source` 变量中，并将 `self.det_thread.is_continue` 标志设置为 True。

4. 最后，使用 OpenCV 的 `VideoCapture()` 函数打开所选择的摄像头，并使用 `cap.read()` 函数从摄像头中读取 10 帧图像，并将读取的图像存储在 `self.raw_img` 变量中。

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def chose_cam(self): self.stop() MessageBox( self.closeButton, title='Tips', text='Loading camera', time=2000, auto=True).exec_() _, cams = Camera().get_cam_num() popMenu = QMenu() popMenu.setFixedWidth(self.cameraButton.width())

这是一个 Python 类中的方法，用于选择摄像头。首先，它调用了 `stop()` 方法来停止当前正在运行的摄像头。然后，它弹出了一个消息框来提示用户正在加载摄像头。接着，它使用 `Camera()` 类来获取可用摄像头的数量并将其存储在 `cams` 变量中。最后，它创建了一个 `QMenu` 弹出菜单，并将其宽度设置为与 `cameraButton` 按钮相同。

uint32_t hw_buf_set[QVRCAMERA_AMX_PHYS_CAMS_PER_LOGICAL_CAM]={0}; //the two hardware buffers nembers that we end up using这个数组是用来做什么的

这个数组是用来存储 QVRCamera 的物理相机对应的两个硬件缓冲区的编号。QVRCamera 是一个采用多个物理相机进行实时拼接的相机系统，每个物理相机都有自己的硬件缓冲区，用于存储它所拍摄的图像。在 QVRCamera 中，每个逻辑相机对应多个物理相机，这些物理相机的图像需要进行拼接来获得逻辑相机的图像。因此，对于每个逻辑相机，我们需要选择两个物理相机，并使用它们的硬件缓冲区来进行拼接。这个数组就是用来存储每个逻辑相机所对应的两个物理相机的硬件缓冲区编号。