无法使用OpenCV 4 (C++)创建FisherFaceRecognizer

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。FisherFaceRecognizer是OpenCV中的一个人脸识别算法，用于识别和分类人脸。

然而，无法使用OpenCV 4 (C++)创建FisherFaceRecognizer，因为在OpenCV 4中，FisherFaceRecognizer已被移除。相反，OpenCV 4引入了新的人脸识别算法LBPH（Local Binary Patterns Histograms）。

LBPH算法是一种基于局部二值模式直方图的人脸识别算法，它将图像分割为小的局部区域，并提取每个区域的局部二值模式特征。LBPH算法在人脸识别任务中表现良好，并且具有较低的计算复杂度。

在使用OpenCV 4进行人脸识别时，可以使用LBPH算法来替代FisherFaceRecognizer。以下是使用OpenCV 4 (C++)创建LBPH人脸识别器的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Ptr<cv::face::LBPHFaceRecognizer> recognizer = cv::face::LBPHFaceRecognizer::create();
    
    // 加载训练数据
    recognizer->read("path/to/training_data.xml");
    
    // 加载测试图像
    cv::Mat testImage = cv::imread("path/to/test_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // 进行人脸识别
    int predictedLabel = -1;
    double confidence = 0.0;
    recognizer->predict(testImage, predictedLabel, confidence);
    
    // 输出预测结果
    std::cout << "Predicted label: " << predictedLabel << std::endl;
    std::cout << "Confidence: " << confidence << std::endl;
    
    return 0;
}

在上述示例代码中，首先创建了一个LBPHFaceRecognizer对象，然后使用read方法加载训练数据。接下来，加载待测试的图像，并使用predict方法进行人脸识别，得到预测的标签和置信度。最后，输出预测结果。

对于人脸识别的应用场景，LBPH算法可以用于人脸门禁系统、人脸支付、人脸考勤等领域。

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