pythonでマスク処理をした動画にオプティカルフローを表示する

任意の動画に対するマスク処理を行ったあとオプティカルフローを表示したいと思っています。
現在このエラーメッセージが出ています。またマスク処理をした動画をオプティカルフローのフレームに入れようとするとエラーがでます。

エラーメッセージ
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3.7/ast.py", line 35, in parse
return compile(source, filename, mode, PyCF_ONLY_AST)
File "/home/pi/mask-satoshi.py", line 33
if ret == True:
^
IndentationError: unexpected indent

対象のプログラム

pyhton
1import cv2
2import numpy as np
3# 任意の動画を読み込む
4cap = cv2.VideoCapture('/home/pi/swim/side.mp4')
5#動画が読み込めていないとErrorを表示
6if cap.isOpened()== False:
7    print("Error!")
8    
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10# Shi-Tomasi法のパラメータ（コーナー：物体の角を特徴点として検出）
11ft_params = dict(maxCorners=100,  # 特徴点の最大数
12                 qualityLevel=0.3,  # 特徴点を選択するしきい値で、高いほど特徴点数は厳選されて減る。
13                 minDistance=7,  # 特徴点間の最小距離 (特徴点から近い点は、特徴点としない)
14                 blockSize=7)  # 特徴点の計算に使うブロック（周辺領域）サイズ
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16# Lucas-Kanade法のパラメータ（追跡用）
17lk_params = dict(winSize=(15, 15),  # オプティカルフローの推定の計算に使う周辺領域サイズ
18                 maxLevel=2,  # ピラミッド数 (デフォルト0：2なら1/4画像まで使用)
19                 criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
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21while cap.isOpened():
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23    ret, frame = cap.read()
24    gray1 = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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28    ft1 = cv2.goodFeaturesToTrack(
29        gray1, mask=None, **ft_params)    
30    mask = np.zeros_like(frame)    
31    
32#動画が読み込めているとき
33    if ret == True:
34        # HSVに変換
35        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
36 
37        # 泳者のHSV範囲
38        lower_white = np.array([60,40,80])
39        upper_white = np.array([200,240,180])  #精度高め[145,170,133]
40 
41        # 泳者以外にマスク
42        mask_white = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white)
43        res_white = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask_white)
44        
45            # 動画終了まで繰り返し
46while(cap.isOpened()):
47    # 次のフレームを取得し、グレースケールに変換
48    res_white = cap.read()
49    gray2 = cv2.cvtColor(res_white, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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53    # Lucas-Kanade法でフレーム間の特徴点のオプティカルフローｗｐ計算
54    ft2, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
55        gray1, gray2, ft1, None, **lk_params)
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57    # オプティカルフローを検出した特徴点を取得（1なら検出）
58    good1 = ft1[status == 1]  # 1フレーム目
59    good2 = ft2[status == 1]  # 2フレーム目
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61    # 特徴点とオプティカルフローをフレーム・マスクに描画
62    for i, (pt2, pt1) in enumerate(zip(good2, good1)):
63        x1, y1 = pt1.ravel()  # 1フレーム目の特徴点座標
64        x2, y2 = pt2.ravel()  # 2フレーム目の特徴点座標
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66        # 軌跡を描画(過去の軌跡も残すためにmaskに描く)
67        mask = cv2.line(mask, (x2, y2), (x1, y1), [0, 0, 200], 2)
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69        # 現フレームにオプティカルフローを描画
70        frame1 = cv2.circle(res_white, (x2, y2), 5,  [0, 0, 200], -1)
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72    # フレームとマスクの論理積（合成）
73    img = cv2.add(frame1, mask)
74        cv2.imshow('res',res_white)
75        cv2.imshow('mask', img)
76        gray1 = gray2.copy() # 次のフレームを最初のフレームに設定
77        ft1 = good2.reshape(-1, 1, 2) # 次の点を最初の点に設定
78        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
79           
80
81
82
83            break        
84        
85#動画が読み込めない（終了）したとき
86    else:
87        print('end')
88        break
89
90cap.release()
91cv2.destroyAllWindows()
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