OpenCV код, который хорошо работает на ПК, не работает на Mac

Question

Я написал простую кодовую функцию анализа изображений на своем лабораторном компьютере, используя openCV, и она работала хорошо.По некоторым причинам, это не будет работать на моем Mac дома.Изображение всплывает (для использования трекбара) зависает и не отвечает.Есть идеи почему?

Iv'e пытался найти решение этой проблемы, но не смог.

def leaf2score(file_name):


    #assign strings for ease of coding
    hh='Hue High'
    hl='Hue Low'
    sh='Saturation High'
    sl='Saturation Low'
    vh='Value High'
    vl='Value Low'
    cv2.namedWindow("Tracking") #creating a window named "Tracking"
    cv2.createTrackbar(hl, "Tracking", 0, 179, nothing)
    cv2.createTrackbar(sl, "Tracking", 0, 179, nothing)
    cv2.createTrackbar(vl, "Tracking", 0, 255, nothing)
    cv2.createTrackbar(hh, "Tracking", 255, 255, nothing)
    cv2.createTrackbar(sh, "Tracking", 255, 255, nothing)
    cv2.createTrackbar(vh, "Tracking", 255, 255, nothing)

    #assigning the trackbar values to control the masking of the img
    while True:
        img = cv2.imread(file_name) #reading the image using CV2 
        hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #transform the img from BGR to HSV

        frame=cv2.GaussianBlur(hsv,(5,5),0)

        l_h = cv2.getTrackbarPos(hl, "Tracking")
        l_s = cv2.getTrackbarPos(sl, "Tracking")
        l_v = cv2.getTrackbarPos(vl, "Tracking")

        u_h = cv2.getTrackbarPos(hh, "Tracking")
        u_s = cv2.getTrackbarPos(sh, "Tracking")
        u_v = cv2.getTrackbarPos(vh, "Tracking")

        l_green = np.array([l_h, l_s, l_v])  #determining the lower limit for color thresholding (hue, saturation, value)
        u_green = np.array([u_h, u_s, u_v])     #determining the upper limit for color thresholding

        mask = cv2.inRange(frame, l_green, u_green) #creating a mask for our filtration

        res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) #the RESULT image after applying the mask

        cv2.imshow("frame", frame) #showing each of the images throughout the process
        cv2.imshow("mask", mask)
        cv2.imshow("res", res)

        key = cv2.waitKey(1)  #close image windows
        if key == 27:
            break

    cv2.destroyAllWindows()

    bgr = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_HSV2BGR) #converting the HSV back to BGR
    b,g,r = cv2.split(bgr) #Splitiing the channels of the image

    mean_g = cv2.mean(g)
    mean_r = cv2.mean(r)
    print(mean_g)
    print(mean_r)
    score = mean_g[0] + mean_r[0]  #calculating the score of the color by summing the green & red channels 


    return (score)