用dnn如何创建类似LBPH

OpenCV的DNN模块不支持像LBPH这样的传统的人脸识别算法，但可以使用深度学习模型来进行人脸识别。以下是使用DNN模块和深度学习模型进行人脸识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型和标签
model = cv2.dnn.readNetFromTorch('model.t7')
labels = np.loadtxt('labels.txt', dtype=str)

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (96, 96)), 1.0/255, (96, 96), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

# 将blob输入到深度学习模型中进行预测
model.setInput(blob)
preds = model.forward()

# 获取预测结果的最大值索引
idx = np.argmax(preds)

# 获取预测结果的标签
label = labels[idx]

# 在图像上显示预测结果
cv2.putText(img, "Label: {}".format(label), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

在这个代码中，`model.t7`是一个已经训练好的深度学习模型，`labels.txt`是模型所使用的标签。你可以使用自己的训练数据来训练一个深度学习模型，或者使用已经训练好的模型进行人脸识别。