cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 这个是老版本的函数，并没有read函数，有没有相应的函数

抱歉，我的回答有误，`cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()` 函数确实是 OpenCV 2.x 版本中的函数，而在 OpenCV 3.x 版本中已经被移除了。在 OpenCV 3.x 版本及以上，可以使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数来创建 LBPH 人脸识别器，同时该函数也包含了 `read()` 方法用于读取已经训练好的模型。

具体的代码如下所示：

# 创建一个 LBPH 人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 从文件中读取已经训练好的模型
recognizer.read('path/to/trained_model.xml')

其中，`path/to/trained_model.xml` 是您已经训练好的模型文件的路径。请注意，模型文件通常包括两个文件，一个是 `.xml` 文件，另一个是 `.yml` 文件，您需要指定 `.xml` 文件的路径。

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cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 中有无类似 read 函数的函数

`cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()` 是 OpenCV 2.x 版本的函数，它没有提供类似 `read()` 函数的功能。如果您使用的是 OpenCV 2.x 版本，并且想要读取已经训练好的 LBPH 人脸识别器模型，可以使用以下方法：

1. 使用 `cv2.face.load()` 函数加载模型文件，该函数的返回值是识别器对象。
2. 使用 `predict()` 方法进行人脸识别。

具体的代码如下所示：

# 加载已经训练好的模型
recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()
recognizer.load('path/to/trained_model.xml')

# 加载测试图像并进行人脸识别
test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
label, confidence = recognizer.predict(test_image)

其中，`path/to/trained_model.xml` 是您已经训练好的模型文件的路径，`path/to/test_image.jpg` 是您用于测试的图像文件的路径。`predict()` 方法返回的 `label` 是识别结果，`confidence` 是置信度。

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 这个函数如何读取已经训练好的模型

`cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()` 函数是用于创建 LBPH 人脸识别器的，它不能直接读取已经训练好的模型。如果您想要读取已经训练好的模型，可以使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数来创建一个空的识别器，然后使用 `read()` 方法从文件中读取模型。具体的代码如下所示：

# 创建一个空的 LBPH 人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 从文件中读取已经训练好的模型
recognizer.read('path/to/trained_model.xml')

其中，`path/to/trained_model.xml` 是您已经训练好的模型文件的路径。请注意，模型文件通常包括两个文件，一个是 `.xml` 文件，另一个是 `.yml` 文件，您需要指定 `.xml` 文件的路径。