Как я могу сохранить модель распознавания лиц?

Question

Я работаю над проектом по распознаванию лиц с использованием open cv, теперь меня беспокоит то, как я могу сохранить свою модель распознавания Lbph после того, как она обучена, я уже попробовал функцию распознавателя.write (), но когда я go в этом Таким образом, я получаю часть признания, что имена не определены, как я могу ее решить, любая помощь будет оценена.

часть обучения: '' '

import cv2
import os
import numPy

# preparing data
dataset_path="C:/Users/acer/PycharmProjects/Final_Project/Database"
if len(os.listdir(dataset_path))!=0:
    (images, lables, names, id) = ([], [], {}, 0)
    for (_, dirs, _) in os.walk(dataset_path):
        for subdir in dirs:
            names[id] = subdir
            subjectpath = os.path.join(dataset_path, subdir)
            for filename in os.listdir(subjectpath):
                path = subjectpath + '/' + filename
                lable = id
                images.append(cv2.imread(path, 0))
                lables.append(int(lable))
            id += 1

    # Create a Numpy array from the two lists above
    (images, lables) = [numpy.array(li) for li in [images, lables]]

    # initializing and training Local Binary Patterns Histogram model
    Face_Recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    print("Training started....")
    Face_Recognizer.train(images, lables)
    Face_Recognizer.write("C:/Users/acer/PycharmProjects/Final_Project/Face_Recognizer.yml")
    print("Training completed")
else:
    print("oops, Dataset is not present! First create the dataset")

' ' '

часть распознавания:

' ''

Face_Recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
Face_Recognizer.read("C:/Users/acer/PycharmProjects/Final_Project/Face_Recognizer.yml")
(width, height) = (300, 300)
webcam = cv2.VideoCapture(0)
fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # this function is used to store the fourcc code
video_writer_obj=cv2.VideoWriter("E:/Pycharm/data/saved_video.avi",fourcc,20,(640,480))
while True:
    (_, im) = webcam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        face = gray[y:y + h, x:x + w]
        face_resize = cv2.resize(face, (width, height))
        # Try to recognize the face
        prediction = Face_Recognizer.predict(face_resize)
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)

        if prediction[1] < 500:

            cv2.putText(im, '% s - %.0f' %
                        (names[prediction[0]], prediction[1]), (x - 10, y - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 0))
        else:
            cv2.putText(im, 'not recognized',
                        (x - 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 0))
    video_writer_obj.write(im)
    cv2.imshow('OpenCV', im)

    key = cv2.waitKey(10)
    if key == 32:
        break
'''

внесите необходимые изменения в мой код. спасибо