要通过摄像头读取和识别唇语，可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集：首先需要收集一组包含不同唇语动作和词汇的视频数据集。这些视频应该包含各种口型和发音的变化，以便训练模型能够识别不同的唇语。

2. 数据预处理：对收集的视频进行预处理，包括视频分割、帧提取和对齐等。视频分割将视频划分为单独的帧，帧提取将每个帧作为输入进行处理，对齐将帧与相应的标签对齐，以便建立训练数据。

3. 特征提取：从每个帧中提取关键的视觉特征。常用的特征提取方法包括使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，或者使用光流法提取运动特征。

4. 建立模型：选择适合任务的模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或者Transformer等。这些模型可以用于学习唇语的时序特征，并进行分类或者序列预测。

5. 模型训练：使用预处理后的数据集对所选择的模型进行训练。训练过程中，将输入的唇语特征与相应的标签进行对比，调整模型参数以提高准确性和泛化能力。

6. 模型评估：使用一部分独立的测试数据集对训练好的模型进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率、F1分数等，用于评估模型的性能。

7. 实时识别：在摄像头捕捉到的实时视频流中，将每个帧进行预处理和特征提取。然后使用训练好的模型对每个帧进行预测，得到唇语的识别结果。

需要注意的是，为了确保结果不包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以在数据收集阶段对收集的视频进行筛选和审核，只选择合适的内容作为训练数据。此外，在模型训练和评估过程中，可以对结果进行过滤和限制，确保输出结果的合法性和安全性。