使用EigenFaceRecognizer_create()人脸检测时，如何理解检测结果中的信任度的值的大小

EigenFaceRecognizer_create() 是基于特征向量的人脸识别算法，其检测结果中的信任度的值反映了该算法对于检测结果的置信度。该值的大小一般取值在0~1之间，数值越大表示对于该检测结果的置信度越高，反之则置信度越低。

具体来说，当EigenFaceRecognizer_create()算法对一张人脸图像进行识别时，其会将该图像转化为特征向量，并通过计算该特征向量与已知人脸图像数据集中的特征向量的相似度来判断该图像是否为已知人脸图像数据集中的某一个人脸图像。该相似度值越大，则表示该图像更有可能为已知人脸图像数据集中的某一个人脸图像，因此对于该检测结果的信任度也越高。

需要注意的是，EigenFaceRecognizer_create()算法对于不同的人脸图像数据集，其相应的信任度值也可能会有所不同，因此在使用该算法进行人脸检测时，需要根据具体的数据集和应用场景来判断信任度值是否足够高，以便确保检测结果的准确性。

相关问题

cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()` 是 OpenCV 3 中的一个人脸识别器类，用于创建基于特征脸的人脸识别器对象。

特征脸法是一种常用的人脸识别方法，它通过对已知的人脸图像进行主成分分析（PCA）得到特征向量，进而构建人脸识别模型。在识别时，对待识别的人脸图像进行同样的处理，然后将其映射到识别模型的特征向量空间中，通过计算待识别图像与不同人脸模板之间的距离并找到最匹配的模板，来实现人脸识别。

以下是使用 `cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()` 类创建特征脸人脸识别器对象的示例代码：

import cv2

# 创建特征脸人脸识别器对象
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

# 从文件中读取训练好的人脸识别模型
recognizer.read('path/to/your/trained_model.yml')

需要注意的是，如果指定的文件不存在或格式不正确，`read()` 方法将会抛出异常。

module 'cv2' has no attribute 'EigenFaceRecognizer_create'

这个错误提示表明在使用OpenCV（cv2）库时，试图访问`EigenFaceRecognizer_create`这个属性，但该属性不存在。EigenFaceRecognizer是OpenCV的一个功能，用于人脸识别，它基于特征脸（Eigenfaces）算法。可能的原因有：

1. 你尝试使用的OpenCV版本过旧，可能不包含EigenFaceRecognizer。从OpenCV 3.x开始，EigenFace和FisherFace已经被弃用，转向更现代的FaceRecognizer接口。

2. 代码中拼写或导入路径错误。请确认是否正确导入了`cv2.face`模块，并且检查是否应为`cv2.face.LBPHFaceRecognizer`或`cv2.face.FisherFaceRecognizer`。

3. 如果你在使用自定义的第三方库或者插件，确保它们兼容OpenCV并提供了EigenFaceRecognizer相关的功能。