上面代码中的train.yml如何获得？

要训练LBPH人脸识别器，你需要先收集一些人脸图像，并将它们分为不同的类别，每个类别代表一个人。然后，对每个类别的人脸图像进行特征提取，得到一个LBPH特征向量。最后，将所有LBPH特征向量作为训练集，训练一个分类器，得到一个模型文件`trainer.yml`。

以下是一个简单的示例代码，可以用于训练LBPH人脸识别器：

import cv2
import os
import numpy as np

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

# 加载训练数据
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
image_dir = os.path.join(BASE_DIR, 'images')
current_id = 0
label_ids = {}
x_train = []
y_labels = []

for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('jpg') or file.endswith('png'):
            path = os.path.join(root, file)
            label = os.path.basename(root).replace(' ', '-').lower()
            if not label in label_ids:
                label_ids[label] = current_id
                current_id += 1
            id_ = label_ids[label]
            pil_image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            size = (550, 550)
            final_image = cv2.resize(pil_image, size)
            faces = face_cascade.detectMultiScale(final_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
            for (x, y, w, h) in faces:
                roi = final_image[y:y+h, x:x+w]
                x_train.append(roi)
                y_labels.append(id_)

# 训练分类器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(x_train, np.array(y_labels))
recognizer.save("trainer.yml")

# 保存标签
with open("labels.pickle", 'wb') as f:
    pickle.dump(label_ids, f)

你需要将上述代码中的`images`替换为你收集的人脸图像所在的目录，运行代码后，将会得到一个训练好的模型文件`trainer.yml`和一个标签文件`labels.pickle`，用于人脸识别。