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

这是一段代码，看起来是一个类中的方法。这个方法的作用是从指定的摄像头中获取10张图片，并将最后一张图片赋值给类属性`self.raw_img`。其中`action`是一个参数，可能是一个带有文本的控件，它的文本内容表示要打开的摄像头编号。这个方法还开启了一个线程`det_thread`来获取图片，线程可能在`self.det_thread.is_continue`为True时继续运行。这个方法依赖于OpenCV库，需要导入`cv2`模块。

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def run_or_continue(self): self.det_thread.jump_out = False if self.runButton.isChecked(): self.det_thread.is_continue = True if not self.det_thread.isRunning(): self.det_thread.start() source = os.path.basename(self.det_thread.source) else: self.det_thread.is_continue = False

这段代码是一个名为`run_or_continue`的函数，它会在用户点击`runButton`按钮时被调用。具体来说，这个函数首先将名为`jump_out`的属性设置为`False`，表示不中断当前检测任务。然后，如果`runButton`按钮已被选中（即用户希望开始或继续检测任务），函数将会将名为`is_continue`的属性设置为`True`，表示任务应该继续执行。如果当前检测线程`det_thread`没有在运行，则函数将会启动这个线程。最后，函数会获取名为`source`的变量的值，该变量表示当前检测任务的源文件名（通过`os.path.basename`函数从`det_thread.source`属性中获取）。如果`runButton`按钮没有被选中，则函数将会将名为`is_continue`的属性设置为`False`，表示任务应该中断执行。

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。