1. pro文件改写：

QT       += core gui multimedia multimediawidgets
INCLUDEPATH += C:\opencv40\opencv\build\include
LIBS += C:\opencv40\opencv\build_qt\bin\libopencv_*.dll

（其中，build_qt是我cmake编译时起的名字，配置好的文件也都在这个文件夹下。
配置过程详见以下链接：
https://blog.csdn.net/huyiping12345/article/details/103157822）
2. h文件：
引入头文件：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <QTimer>
using namespace cv;
using namespace std;

public：

public:
    QImage MatImageToQt(const Mat &src); //Mat转QLabel

槽函数：

private slots:
    void readFarme();
    void jiankongProcess(int);

私有变量：

private:
    VideoCapture cap;
    Mat src_image;
    QTimer *timer;

3. cpp文件：
   头文件：

#include <QComboBox>
#include <QImage>
#include <QMessageBox>

主函数：

	timer = new QTimer(this);
    connect(timer, &QTimer::timeout, this, &Widget::readFarme);
    connect(ui->comboBox_9, static_cast<void (QComboBox::*)(int)>(&QComboBox::currentIndexChanged), this, &Widget::jiankongProcess);

readFarme函数：

void Widget::readFarme()
{
    cap.read(src_image);
    QImage imag = MatImageToQt(src_image);
    ui->labelImageYuanshi1->setPixmap(QPixmap::fromImage(imag));
}

jiankongProcess函数：

void Widget::jiankongProcess(int index){
    index = ui->comboBox_9->currentIndex();
    switch (index) {
    case -1:  //默认状态
        break;
    case 0:  //菜单
    {
        QMessageBox::about(this,"实时监控","请选择您要进行的相机处理！");
        break;
    }
    case 1:  //打开相机
    {
        cap.open(0);
        timer->start(33);
        break;
    }
    case 2:  //暂停相机
    {
        if(timer->isActive() == false)
        {
            QMessageBox::about(this,"暂停相机","请先打开相机！");
            break;
        }
        else
        {
            timer->stop();
            cap.release();
            break;
        }
    }
    case 3:  //唤起相机
    {
        if(timer->isActive() == true)
        {
            QMessageBox::about(this,"唤起相机","相机正在运行！");
            break;
        }
        else
        {
            cap.open(0);
            timer->start(33);
            break;
        }
    }
    case 4:  //关闭相机
    {
        timer->stop();
        cap.release();
        ui->labelImageYuanshi1->clear();
        break;
    }
    default:
        break;
    }
}

MatImageToQt函数：

//Mat转成QImage
QImage Widget::MatImageToQt(const Mat &src)
{
    //CV_8UC1 8位无符号的单通道---灰度图片
    if(src.type() == CV_8UC1)
    {
        //使用给定的大小和格式构造图像
        //QImage(int width, int height, Format format)
        QImage qImage(src.cols,src.rows,QImage::Format_Indexed8);
        //扩展颜色表的颜色数目
        qImage.setColorCount(256);
        //在给定的索引设置颜色
        for(int i = 0; i < 256; i ++)
        {
            //得到一个黑白图
            qImage.setColor(i,qRgb(i,i,i));
        }
        //复制输入图像,data数据段的首地址
        uchar *pSrc = src.data;
        for(int row = 0; row < src.rows; row ++)
        {
            //遍历像素指针
            uchar *pDest = qImage.scanLine(row);
            //从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝n个
            //字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中
            memcmp(pDest,pSrc,src.cols);
            //图像层像素地址
            pSrc += src.step;
        }
        return qImage;
    }
    //为3通道的彩色图片
    else if(src.type() == CV_8UC3)
    {
        //得到图像的的首地址
        const uchar *pSrc = (const uchar*)src.data;
        //以src构造图片
        QImage qImage(pSrc,src.cols,src.rows,src.step,QImage::Format_RGB888);
        //在不改变实际图像数据的条件下，交换红蓝通道
        return qImage.rgbSwapped();
    }
    //四通道图片，带Alpha通道的RGB彩色图像
    else if(src.type() == CV_8UC4)
    {
        const uchar *pSrc = (const uchar*)src.data;
        QImage qImage(pSrc, src.cols, src.rows, src.step, QImage::Format_ARGB32);
        //返回图像的子区域作为一个新图像
        return qImage.copy();
    }
    else
    {
        return QImage();
    }
}

通过查看书籍，自己总结了一下，怎样用python代码实现调用笔记本摄像头的功能。

这主要是通过opencv中cv2模块来实现这个功能。其中是调用cv2中的函数，比如：imread（）函数，imshow（）函数等等....

以下是具体的实现代码：

1.通过窗口展示图片：

import cv2

"""
:param
    无
:return
    无
"""""

# 读取图片
img = cv2.imread("index.jpeg", 0)

img2=cv2.imread("feifei.jpeg",0)
# 显示图片，第一个参数是窗口名称，第二个参数是图片名字
cv2.imshow("image", img)
#设置图片窗口延迟，参数为0，键盘无限期的等待键入。
cv2.waitKey(0)
#删除所有新建的窗口
# cv2.destroyAllWinfdows()
#删除指定的窗口
cv2.destroyWindow("image")

图片展示如下：

2.自定义图片展示窗口，可以调整窗口的大小，针对图片比较大的，可以适当调整。

#自定义图片打开窗口，大小可以调节
# 先自定义一个窗口，参数一是窗口名称，参数2是可以调整窗口大小
cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)
# 显示图片
cv2.imshow("image", img)
# 设置图片窗口延迟
cv2.waitKey(0)
# 设置关闭所有的图片窗口
cv2.destroyAllWindows()

3.保存图片的功能

"""
:param
    无
:return
    无
功能：通过s键，保存图片
"""""
# 读取图片
img = cv2.imread("index.jpeg", 0)
# 通过窗口显示图片
cv2.imshow("image", img)
# 设置图片窗口显示延迟
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:
    # 27是代表esc键
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord("s"):
    # 保存图片，新命名index2.jpg
    cv2.imwrite("index2.jpg", img)
    cv2.destroyAllWindows()

接下来是通过cv2中的VideoCapture()调用电脑的摄像功能。

具体实现代码如下：

"""
:param
    无
:return
    无
功能：调用笔记本摄像头获取视频图片
"""""
import numpy as np
import cv2
#调用笔记本内置摄像头，所以参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1，2
cap=cv2.VideoCapture(0)
while True:
    #从摄像头读取图片
    sucess,img=cap.read()
    #转为灰度图片
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #显示摄像头，背景是灰度。
    cv2.imshow("img",gray)
    #保持画面的持续。
    k=cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        #通过esc键退出摄像
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    elif k==ord("s"):
        #通过s键保存图片，并退出。
        cv2.imwrite("image2.jpg",img)
        cv2.destroyAllWindows()
        break
#关闭摄像头
cap.release()

摄像头展示如下：

我们知道matplotlib是一个跟强大的绘图软件，当然在这里也可以用matplotlib将图片展示在坐标中。

"""
:param
    无
:return
    无
功能：使用matplotlib显示图片
"""""
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
#读取图片
img=cv2.imread("feifei.jpeg",0)
#利用matplotlib显示图片
plt.imshow(img,cmap="gray",interpolation="bicubic")
#设置x,y坐标轴
plt.xticks([]),plt.yticks([])
#将图片在坐标中展示
plt.show()

１，新建一个test.cpp文件，插入下列代码，保存

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main(int argc,char **argv)
{
    VideoCapture capture(0);
    namedWindow("myCamera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    while(true)
    {    
        Mat frame;
        capture>>frame;
        imshow("myCamera",frame);
        waitKey(30);
    }
    return 0;
}

２，生成可执行程序test

g++ `pkg-config opencv --cflags` test.cpp -o test `pkg-config opencv --libs`

3，运行test，即可调用摄像头

./test

注意：可使用Ctrl + c 终止当前正在运行的程序