#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。

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cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 是 OpenCV 中用于创建基于 Local Binary Patterns Histograms（LBP-H）算法的人脸识别器对象的函数。LBP-H 算法是一种基于传统计算机视觉技术的非深度学习方法，用于从人脸图像中提取特征并进行分类。

该函数返回一个 `cv2.face_LBPHFaceRecognizer` 对象，可以使用该对象的 `train()` 方法对算法进行训练，使用 `predict()` 方法进行预测。

下面是一个示例：

import cv2

# 加载训练数据
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('trainer.yml')

# 检测人脸并提取特征
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    label_id, confidence = face_recognizer.predict(roi_gray)
    print('Label ID:', label_id, 'Confidence:', confidence)

在上述示例中，首先使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数创建了一个基于 LBP-H 算法的人脸识别器对象，并使用 `read()` 方法加载了预先训练好的模型。然后使用 `CascadeClassifier` 对象 `face_cascade` 检测人脸并提取特征，最后使用 `predict()` 方法对提取的特征进行预测，返回人脸标签的 ID 和置信度。

File "3.py", line 9, in <module> recognizer.read('./trainner/trainner.yml') AttributeError: 'cv2.face_LBPHFaceRecognizer' object has no attribute 'read'

这个错误是由于`cv2.face_LBPHFaceRecognizer`对象没有`read()`方法导致的。在OpenCV 4.0及以上版本中，LBPHFaceRecognizer的`read()`方法已被移除。相应的，使用`read()`方法的代码应该改为使用`cv2.face.load()`方法。你可以使用以下代码：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.load('./trainner/trainner.yml')

这个代码将创建一个`cv2.face_LBPHFaceRecognizer`对象，然后使用`load()`方法从文件中读取训练好的模型。