为什么opencv中自带的人脸识别级联分类器的识别效果不好

Opencv自带的人脸识别级联分类器的识别效果在某些情况下可能不太好，可能是因为以下几个原因：

1. 数据集问题：级联分类器的性能取决于所使用的训练数据集的质量和数量。如果训练数据集不够多或者不够多样化，那么分类器的准确率就会受到影响。

2. 参数调整问题：级联分类器有很多参数可以调整，例如缩放因子、邻域大小、检测阈值等等。如果这些参数没有得到合理的调整，那么分类器的性能也会受到影响。

3. 图像质量问题：级联分类器对图像的质量要求比较高，如果输入的图像模糊、噪声较多或者光照不均匀，那么分类器的识别效果也会受到影响。

4. 人脸姿态问题：级联分类器只能识别正面的人脸，如果人脸的姿态发生了变化，例如侧脸、仰头、低头等等，那么分类器的识别效果也会受到影响。

综上所述，Opencv自带的人脸识别级联分类器在某些情况下可能不太好，但是可以通过调整参数、使用更好的数据集、改善图像质量等方法来提高其识别效果。