line 25, in <module> recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'

在第25行遇到 `AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'` 这个错误，意味着您尝试导入的cv2模块中并没有名为`face`的属性。在OpenCV 4.x版本中，人脸识别的部分已经被迁移到了`cv2.face_recognition`模块下，而不是直接的`cv2.face`。解决这个问题，您应该将`LBPHFaceRecognizer_create()`替换为`cv2.face_recognition.createLBPHFaceRecognizer()`。这是修改后的代码示例：

import cv2

recognizer = cv2.face_recognition.createLBPHFaceRecognizer()

确保您的OpenCV安装包含了面部识别的相关功能。如果还没安装，您可以安装额外的面部识别包，例如`opencv-contrib-python-headless`，然后重新加载库。记得更新导入语句：

pip install opencv-contrib-python-headless

重新导入并确认是否解决了该问题：

import cv2
# ...其他代码...

相关问题

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face' 该如何解决

这个错误通常是由于OpenCV的版本问题导致的，可能是你的OpenCV版本太低，没有包含 `cv2.face` 模块。

你可以尝试更新OpenCV版本，或者使用以下代码导入 `LBPHFaceRecognizer_create()`：

recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()

这应该可以解决你的问题。

写一个训练recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()的代码

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 LBPH 人脸识别器进行训练：

import cv2
import os

# 加载训练数据
data_path = 'data'
image_paths = [os.path.join(data_path, f) for f in os.listdir(data_path)]
faces = []
labels = []

for image_path in image_paths:
    # 读取图像并将其转换为灰度图像
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 将图像添加到人脸列表中
    faces.append(gray)

    # 解析标签
    label = int(os.path.split(image_path)[-1].split('.')[0])
    labels.append(label)

# 训练人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces, np.array(labels))

# 保存训练好的模型
recognizer.save('model.yml')

这段代码假设训练数据存储在 `data` 文件夹中，每个人的图像都保存在一个单独的文件中，并以其标签命名。例如，第一个人的图像可能被保存为 `1.jpg`。

在这个例子中，我们首先加载训练数据，将每个人的图像转换为灰度图像，并解析其标签。然后，我们使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数创建一个 LBPH 人脸识别器对象，并使用 `train` 函数训练它。最后，我们使用 `save` 函数将训练好的模型保存到文件中。