Многопоточное обнаружение объектов с ip-камеры с использованием классификатора haar

Question

Я использую классификатор haar для обнаружения объектов и использую 3 потока для канала ip-камеры. Первый поток (класс VideoGet), второй поток (класс Classify) и третий поток (класс VideoShow). Однако замечено, что в программе активны только два потока, в то время как три потока обнаружения no twe ie активны только один раз в начале программы, и все. пожалуйста, помогите мне исправить. код ниже:

from threading import Thread
import threading
import cv2,time



class VideoGet:
    def __init__(self, src=0):
#        global capture


        self.capture=cv2.VideoCapture(src)
        #self.capture.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
        self.stopped=False

        (self.status, self.frame) = self.capture.read()


        # FPS = 1/X
        # X = desired FPS
        #self.FPS = 1/10
        #self.FPS_MS = int(self.FPS * 1000)

    def start(self):
        # Start frame retrieval thread
        Thread(target=self.update, args=()).start()
        #   self.thread.daemon = True
        return self

    def stop(self):
        self.stopped=True
        self.capture.release()
        cv2.destroyAllWindows()                      

    def update(self):
        while not self.stopped:
            if not self.status:
                self.stop()
            else:    
                (self.status, self.frame) = self.capture.read()

            print("Video Read Thread")

            #self.frame=cv2.resize(self.frame,None,fx=0.25,fy=0.25,interpolation=cv2.INTER_AREA)
            #time.sleep(self.FPS)            

#    def show_frame(self):
#        cv2.imshow('frame', self.frame)
#        self.gray=cv2.cvtColor(self.frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #self.body_detect_coord=self.body_detect.detectMultiScale(self.gray,1.2,3)
        #for (x,y,w,h) in self.body_detect_coord:
        #    cv2.rectangle(self.frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

        #cv2.waitKey(self.FPS_MS)

#        if cv2.waitKey(1)==27:
#            self.capture.release()
#            cv2.destroyAllWindows()
#            self.thread_flag=0 

class Cascade:

    def __init__(self,src= None,body_detect=None):
        self.capture=cv2.VideoCapture(src)
        #self.capture.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
        self.stopped=False

        (self.status, self.frame) = self.capture.read()
        #self.frame=frame
        self.body_detect=body_detect
       # self.stopped=False

    def start(self):
        Thread(target=self.classify, args=()).start()
        return self

    def classify(self):
        self.gray=cv2.cvtColor(self.frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        print("Classify Thread")
        #self.body_detect_coord=self.body_detect.detectMultiScale(self.frame,1.3,4)

        #for (x,y,w,h) in self.body_detect_coord:
        #    cv2.rectangle(self.frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
        #    time.sleep(1)
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            self.stopped = True    


    def stop(self):
        self.stopped = True        

class VideoShow:

    def __init__(self, frame=None):
        self.frame = frame
        #self.body_detect=cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Mahesh/Pictures/human_features/haarcascade_fullbody.xml')
        #if self.body_detect.empty():
        #    raise IOError('Unable to read haarcascade_fullbody.xml file')
        self.stopped = False   

    def start(self):
        Thread(target=self.show, args=()).start()
        return self

    def show(self):
        while not self.stopped:
            cv2.imshow("Video", self.frame)

            #self.gray=cv2.cvtColor(self.frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            #self.body_detect_coord=self.body_detect.detectMultiScale(self.gray,1.2,3)
            #for (x,y,w,h) in self.body_detect_coord:
            #    cv2.rectangle(self.frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

            if cv2.waitKey(1) == 27:
                self.stopped = True

            print("VideoShow Thread")

    def stop(self):
        self.stopped = True    

if __name__ == '__main__':
  #  global thread_flag
    src = 'rtsp://admin:admin@123@192.168.1.240:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0'
    body_detect=cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Mahesh/Pictures/human_features/haarcascade_fullbody.xml')
    video_getter = VideoGet(src).start()
    video_classify = Cascade(src,body_detect).start()
    video_shower = VideoShow(video_getter.frame).start()


    while True:
        try:
            #threaded_camera.show_frame()                       
            if video_getter.stopped or video_shower.stopped or video_classify.stopped:
                video_shower.stop()
                video_getter.stop()
                video_classify.stop()
                break

            frame=video_getter.frame
            video_classify.frame=frame
            video_shower.frame=video_classify.frame

        except AttributeError:
            print("Error")
            pass
    video_getter.capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()