[python] [opencv] chiusura corretta CaptureFromCAM

[Garz]

Ciao forum,
sto trafficando un po' col python e le opencv e credo di avere un problema di rilascio del capture della webcam.
Il problema è che, al primo run del programma tutto fila liscio, se rieseguo mi restituisce sempre questo errore:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\aaa\workspace\provaEclipse\ricercaHaarCascadeFacceVideo.py", line 63, in <module>
    image = DetectFace(img, faceCascade)
  File "C:\Users\aaa\workspace\provaEclipse\ricercaHaarCascadeFacceVideo.py", line 16, in DetectFace
    grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'width'

Penso che il problema sia appunto il rilascio del capture della cam che, non venendo fatto, non la rende disponibile per il run successivo.
Il codice è questo, se qualcuno ha qualche info lo ringrazio di già!

import numpy as np
import cv2.cv as cv 
print "opencv versione " + cv2.__version__ 
import time
 
def DetectFace(image, faceCascade):
 
    min_size = (20,20)
    image_scale = 2
    haar_scale = 1.1
    min_neighbors = 3
    haar_flags = 0
 
    # Allocate the temporary images
    grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
    smallImage = cv.CreateImage(
            (
                cv.Round(image.width / image_scale),
                cv.Round(image.height / image_scale)
            ), 8 ,1)
 
    # Convert color input image to grayscale
    cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
 
    # Scale input image for faster processing
    cv.Resize(grayscale, smallImage, cv.CV_INTER_LINEAR)
 
    # Equalize the histogram
    cv.EqualizeHist(smallImage, smallImage)
 
    # Detect the faces
    faces = cv.HaarDetectObjects(
            smallImage, faceCascade, cv.CreateMemStorage(0),
            haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
        )
 
    # If faces are found
    if faces:
        for ((x, y, w, h), n) in faces:
            # the input to cv.HaarDetectObjects was resized, so scale the
            # bounding box of each face and convert it to two CvPoints
            pt1 = (int(x * image_scale), int(y * image_scale))
            pt2 = (int((x + w) * image_scale), int((y + h) * image_scale))
            cv.Rectangle(image, pt1, pt2, cv.RGB(255, 0, 0), 5, 8, 0)
 
    return image
 
 
capture = cv.CaptureFromCAM(0)
 
faceCascade = cv.Load("classificatori/haarcascade_frontalface_alt.xml")
 
while (cv.WaitKey(15)==-1):
    img = cv.QueryFrame(capture)
    image = DetectFace(img, faceCascade)
    cv.ShowImage("face detection test", image)
 
# cv.ReleaseCapture(capture)
cv.VideoCapture.release()
# capture.release()