module 'cv2.face' has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_create'怎么解决

这个错误一般是因为 OpenCV 版本过低导致的，LBPHFaceRecognizer_create 是 OpenCV 3.3.1 版本之后才引入的新特性。你可以尝试更新 OpenCV 至 3.3.1 版本以上，或者使用以下代码替代：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # OpenCV 3.3.1及以上版本

recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # OpenCV 3.3.0及以下版本

如果还有问题，可以尝试检查是否正确安装了 OpenCV-contrib 库。

相关问题

AttributeError: 'module' object has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_create'

如果你在使用 OpenCV 3 的时候出现了 `'module' object has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_create'` 的错误，可能是因为在 OpenCV 4 中，`LBPHFaceRecognizer_create` 被重命名为 `createLBPHFaceRecognizer`，导致在 OpenCV 3 中无法使用。

你可以尝试将代码中的 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 替换为 `cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()`，这样应该就可以在 OpenCV 3 中使用 LBPH 人脸识别器了。以下是修改后的代码示例：

import cv2

# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载 LBPH 人脸识别器
recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()

# 加载训练好的模型
recognizer.load('train.yml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 遍历每一个人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 用矩形框标记人脸
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 用识别器预测人脸
        id_, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w])

        # 打印识别结果
        print(id_, confidence)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 如果按下 q 键则退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

如果你还是无法使用 LBPH 人脸识别器，可以考虑升级你的 OpenCV 版本到 4 或以上。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\A\Desktop\1\1\face\Dorian与Ai_人脸识别程序\mycodetest\opencv\10人脸识别.py", line 12, in <module> recogizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'

这个错误提示意味着你的 OpenCV 版本不支持人脸识别模块。你可以通过以下方式解决该问题：

1. 安装支持人脸识别模块的 OpenCV 版本；
2. 检查你的代码是否正确导入了 OpenCV 模块；
3. 检查你的环境变量是否正确设置。

如果你已经安装了支持人脸识别模块的 OpenCV 版本，则可以尝试以下代码：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

这里我们使用了 Haar 级联分类器进行人脸检测，如果你还没有安装该分类器，可以从 OpenCV 的 GitHub 仓库中下载相关文件。