为我解释每一行代码，增加注释 else: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() if frame is None: break facecasc = cv2.CascadeClassifier( r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) videoWriter.write(frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF return s_path

这段代码为人脸情绪识别的应用，具体解释如下：

else:
    while 1:

如果没有进入前面的if语句（即摄像头已经打开），则进入while循环。

        # Find haar cascade to draw bounding box around face
        ret, frame = cap.read()
        if frame is None:
            break

通过cap.read()读取摄像头中的一帧图像，如果读取失败则退出循环。

        facecasc = cv2.CascadeClassifier(r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml')

读取OpenCV自带的人脸分类器，用于检测人脸。

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

将读取到的图像转换为灰度图像。

        faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

使用分类器检测灰度图像中的人脸，并返回人脸的坐标。

        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2)

在检测到的人脸周围画一个蓝色的矩形框。

            roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
            cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0)

将检测到的人脸框选出来，调整大小为48x48，并将其转换为模型需要的格式。

            prediction = model.predict(cropped_img)
            maxindex = int(np.argmax(prediction))

使用模型对人脸情绪进行预测，并返回最大概率的情绪标签。

            cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,
                        (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

将预测出的情绪标签写在人脸框的上方。

        videoWriter.write(frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

将处理后的图像写入视频文件中，并等待1ms。

    return s_path

循环中如果没有退出，则返回视频文件路径。