Sean.Pu的专栏

自定义了一堆数据集，训练过后用来识别图片，发觉一个问题，明明很清晰没有什么遮挡的物体识别不出来，各种折腾后发觉问题根源在于有些图片的长宽比太大（1：2.5）导致的。最有效的方案是调整imgsz,在识别的时候尽量最大化这个imgsz,例如我调整到了2752，默认是640，调整这个数值是提升识别率最有效的方案。上面的方案1是有效的，2有明显效果，但是准确率降低，3也不明确。所以整体的方案就是 1，2,再加上imgsz尽量放大进行识别。也就是说在这三个条件下，能够识别出来的物体匹配度是最可靠的。

使用了 cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv-4.52\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")汇总的就是: insightface 脸部的查找最好，稍微有点慢，不知道是不是因为推理了年龄和性别。以下结果展示了不同角度下，都给了一个准确的结果。脑壳有包又花时间折腾了一下，其实之前也折腾过，主要是新看了一个方法。以上两种都是opencv的自带方案，要么找脸不全，要么错误的找脸。