实验原理:界面与交互：基于 PyQt6 搭建可视化界面，包含摄像头预览区、操作按钮及路径显示，支持鼠标拖选框定人脸区域。图像采集：通过 OpenCV 调用摄像头获取实时 RGB 图像，缓存当前帧确保框选与保存画面一致。坐标转换：将界面中框选的相对坐标按缩放比例转换为原始图像坐标，保证标注位置准确性。数据保存：同步保存三类文件 —— 原始图像、带红色标注框的图像、记录人脸坐标（x,y, 宽，高）的文

原理：利用 OpenCV 的类，初始化摄像头并开启图像采集，得到摄像头输出的连续视频流，利用cap.read()逐帧拆解为单幅图像——在内存中即一个 NumPy 数组：彩色帧：三维(H, W, 3)，通道顺序为 BGR，取值 0–255；灰度帧：二维(H, W)，仅含亮度信息。在获取灰色图像时，可用完成 BGR→Gray 转换；而窗口实时预览则交给cv2.imshow，它将像素矩阵瞬间渲染到屏幕。

在模型广场里开通一个模型，例如qwen3-max-preview，新用户有很多的免费的token可以使用。模型名称，如qwen3-max-preview。建议将api key 配置到系统环境中。本文获取的API Key。2、使用api key。，获取你的api密钥。