Pythonで一定時間だけ処理したい

 前提・実現したいこと

あらかじめ指定した処理時間で、if name == 'main':の処理を打ち切りたいのですがどうすれば良いですか?

 発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

 該当のソースコード

if __name__ == '__main__':
    # 定数定義
    ESC_KEY = 27     # Escキー
    INTERVAL= 33     # 待ち時間
    FRAME_RATE = 30  # fps
    r=0 
    #カウンタ用演算子
    ORG_WINDOW_NAME = "org"


    DEVICE_ID = 0

    # 分類器の指定
    cascade_file = "C:/Users/wakimoto/Anaconda2/Library/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)


    # カメラ映像取得
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)
    #カメラ映像録画の用意　たぶん2フレーム/秒が限界　
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'WMV1')
    out = cv2.VideoWriter('output.wmv',fourcc, 2.0, (640,480))


    # 初期フレームの読込
    end_flag, c_frame = cap.read()
    height, width, channels = c_frame.shape

    # ウィンドウの準備
    cv2.namedWindow(ORG_WINDOW_NAME)


    # 変換処理ループ
    while end_flag == True:

        ret, frame = cap.read()
        color = (0, 0, 255)

        # 画像の取得と顔の検出
        img = c_frame
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         #検出器の最小サイズを決める
        face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(1, 1) )    

        # フレーム表示
        cv2.imshow(ORG_WINDOW_NAME, c_frame)

        frame = cv2.flip(frame,0)

        # write the flipped frame



#物体認識（顔認識）の実行
#image – CV_8U 型の行列．ここに格納されている画像中から物体が検出されます
#objects – 矩形を要素とするベクトル．それぞれの矩形は，検出した物体を含みます
#scaleFactor – 各画像スケールにおける縮小量を表します
#minNeighbors – 物体候補となる矩形は，最低でもこの数だけの近傍矩形を含む必要があります
#flags – このパラメータは，新しいカスケードでは利用されません．古いカスケードに対しては，cvHaarDetectObjects 関数の場合と同じ意味を持ちます
#minSize – 物体が取り得る最小サイズ．これよりも小さい物体は無視されます
        facerect = cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(1, 1))

        #facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(10, 10), flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)



        if len(facerect) > 0:
            #検出した顔を囲む矩形の作成
            for rect in facerect:
             cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness=2)
            #フレームごとに枠の分だけカウントが増える
             r +=1


        # フレーム表示(枠つけた後)
        cv2.imshow(ORG_WINDOW_NAME, c_frame)

        #フレーム書き込み
        out.write(c_frame)
        # Escキーで終了
        key = cv2.waitKey(INTERVAL)
        if key == ESC_KEY:
            break

        # 次のフレーム読み込み
        end_flag, c_frame = cap.read()

    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()
    out.release()
    cap.release()

    #全フレーム分の検出数がprintされる 
    print(r)

 試したこと

 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

引用したコードはWebカメラで顔検出した数を数えるコードです。