cv2.face.lbphfacerecognizer_create

cv2.face.lbphfacerecognizer_create是OpenCV中用于创建LBPH人脸识别器的函数。LBPH（Local Binary Patterns Histograms）是一种基于局部二进制模式直方图的人脸识别算法，它可以在不同光照和表情下识别人脸。该函数创建的识别器可以用于训练和识别人脸。

相关问题

recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()如何训练的

要训练一个基于LBPH算法的人脸识别模型，以下是一些基本步骤：

1. 准备数据集：首先需要一个包含人脸图像的数据集，每个人脸都应该有一个唯一的标识符。可以使用OpenCV的cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.cvtColor()将图像转换为灰度图像。

2. 提取人脸特征：使用OpenCV的cv2.CascadeClassifier()函数检测每个图像中的人脸，并使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数创建一个人脸识别器对象。然后，使用识别器对象的train()方法将人脸图像转换为特征向量，并将其存储在模型中。

3. 训练模型：使用识别器对象的train()方法训练模型。在训练过程中，模型将遍历所有图像并提取特征向量。

4. 测试模型：使用识别器对象的predict()方法测试模型。predict()方法将输入图像转换为特征向量，并将其与存储在模型中的所有特征向量进行比较以找到最佳匹配。

以下是一个基于LBPH算法的人脸识别模型的示例代码：

import cv2 as cv

# 准备数据集
dataset = cv.face.getDataset()

# 创建人脸识别器对象
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 提取人脸特征并训练模型
for (x, y, w, h) in dataset:
    img = cv.imread(x, cv.IMREAD_GRAYSCALE)
    face = img[y:y+h, x:x+w]
    label = y  # 使用y作为标识符
    recognizer.update([face], [label])

# 测试模型
img = cv.imread("test.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
label, confidence = recognizer.predict(img)
print(label, confidence)

在这个示例中，我们首先使用cv.face.getDataset()函数准备数据集，然后创建一个LBPH人脸识别器对象。接下来，我们遍历数据集中的每个图像，并使用recognizer.update()方法将人脸图像转换为特征向量并将其存储在模型中。最后，我们使用recognizer.predict()方法测试模型，并输出预测结果以及置信度。

#准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() #使用之前训练好的模型 recognizer.read('./trainner/trainner.yml') 我导入的不是图片，是已经训练好的模型，这段代码该怎样修改

如果你想要导入已经训练好的模型，可以按照以下方式修改代码：

# 导入已经训练好的模型
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('./trainner/trainner.yml')

这段代码与你原来的代码非常相似，只需要将训练数据替换为已经训练好的模型路径即可。这样，你就可以使用已经训练好的模型进行人脸识别了。