recognizer = face.EigenFaceRecognizer_create() # 创建特征脸识别器 报错 NameError: name 'face' is not defined

您好！根据您提供的代码和错误信息来看，该错误表示您的程序中未定义名为'face'的变量。这通常是由于未正确导入相应的库或模块导致的。

在使用OpenCV进行人脸识别时，需要导入相应的库。请确保您已正确导入了OpenCV库，并且使用了正确的模块或类。

以下是一个导入OpenCV库并创建特征脸识别器的示例代码：

import cv2

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

请注意，在导入OpenCV时，一般使用`import cv2`语句。然后使用`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`来创建特征脸识别器对象。

希望这能帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'

这个错误通常是因为您的OpenCV版本不支持面部识别模块(cv2.face)导致的。您可以尝试更新OpenCV版本或使用其他面部识别库。如果您正在使用较旧的OpenCV版本，则可以通过使用以下命令安装带有face模块的OpenCV版本来解决此问题：

pip install opencv-contrib-python

这将安装带有face模块的最新版本的OpenCV。如果问题仍然存在，请检查安装的OpenCV版本是否支持面部识别模块。

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。