我之前在Linux环境下用pip安装的OpenCV也碰到过这个工具栏图标消失的情况——按钮功能还能用，但就是看不到图标，挺别扭的。下面给你两种可行的解决思路，你可以根据自己的需求选：

一、尝试恢复默认图标 #

这个问题大多是因为pip安装的预编译OpenCV包没有自带完整的GUI图标资源，或者系统缺少对应的图标主题支持，试试这两步：

1. 安装系统图标主题
   OpenCV的HighGUI在Linux下通常依赖GTK的图标库，你可以先安装GNOME的图标主题包（Debian/Ubuntu系为例）：

sudo apt-get install gnome-icon-theme adwaita-icon-theme

安装完成后重启你的Python程序，看看工具栏图标会不会出来。

2. 从源码编译OpenCV（带完整GUI支持）
   如果上面的方法没用，可能是pip的预编译包砍掉了部分GUI资源。这时候可以自己从源码编译OpenCV 3.4.0，编译时指定启用Qt或GTK后端，确保图标资源被包含进来：

• 先安装编译依赖：

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk-3-dev libopencv-dev

• 下载OpenCV 3.4.0源码，解压后创建build目录：

cd opencv-3.4.0 && mkdir build && cd build

• 配置cmake（这里用Qt后端，图标支持更完善）：

cmake -DWITH_QT=ON -DWITH_OPENGL=ON ..

• 编译安装：

make -j$(nproc)
sudo make install

编译完成后，你的OpenCV就会自带完整的工具栏图标了。

二、用文字按钮/快捷键替代图标 #

如果不想折腾编译，直接用更直观的方式替代工具栏功能反而更省心：

方案1：用键盘快捷键实现功能 #

直接给常用操作绑定键盘按键，比如按s截图、按q退出，代码示例：

import cv2

# 加载人脸检测器（你的原代码部分）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 人脸检测（你的原逻辑）
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
    cv2.imshow("Camera with Face Detection", frame)
    
    # 快捷键逻辑
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        # 退出程序
        break
    elif key == ord('s'):
        # 保存截图
        cv2.imwrite("face_capture.jpg", frame)
        print("截图已保存为face_capture.jpg")

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

方案2：用Tkinter创建带文字按钮的自定义窗口 #

如果你想要可视化的按钮，结合Tkinter做一个自定义窗口，按钮上直接显示文字，完全摆脱OpenCV自带的HighGUI限制，代码示例：

import cv2
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk

class CameraFaceApp:
    def __init__(self, window, title):
        self.window = window
        self.window.title(title)
        
        # 初始化摄像头和人脸检测器
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
        
        # 创建显示区域
        self.label = tk.Label(window)
        self.label.pack(padx=10, pady=10)
        
        # 创建按钮栏
        btn_frame = tk.Frame(window)
        btn_frame.pack(pady=5)
        
        # 截图按钮（带文字）
        self.capture_btn = tk.Button(btn_frame, text="保存人脸截图", command=self.save_capture)
        self.capture_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=10)
        
        # 退出按钮（带文字）
        self.quit_btn = tk.Button(btn_frame, text="关闭程序", command=self.close_app)
        self.quit_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=10)
        
        # 开始更新帧
        self.update_frame()
        self.window.mainloop()
    
    def update_frame(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        if ret:
            # 人脸检测逻辑
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
            for (x, y, w, h) in faces:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
            
            # 转换图像格式适配Tkinter
            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            img = Image.fromarray(frame_rgb)
            imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img)
            self.label.imgtk = imgtk
            self.label.configure(image=imgtk)
        
        # 每隔10ms更新一次画面
        self.window.after(10, self.update_frame)
    
    def save_capture(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        if ret:
            cv2.imwrite("custom_face_capture.jpg", frame)
            print("人脸截图已保存")
    
    def close_app(self):
        self.cap.release()
        self.window.quit()

# 启动程序
if __name__ == "__main__":
    CameraFaceApp(tk.Tk(), "人脸检测监控")

这个方案需要先安装PIL库：pip install pillow，运行后你会看到一个带清晰文字按钮的窗口，完全不用纠结图标问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8400839