【问题标题】:Iris detection in still images静止图像中的虹膜检测
【发布时间】:2014-10-13 19:22:08
【问题描述】:

我有高分辨率的人脸图像,我想自动检测虹膜并知道它的颜色。除了 HoughCircles 之外,是否有任何最先进的(标准)方法来检测虹膜,但在不同的图像上没有报告一致的结果。我的一个条件是我必须使用静止图像(没有视频可用)?

我正在使用 OpenCV-Python 进行图像处理。非常感谢任何帮助。

【问题讨论】:

  • 在去虹膜之前,先用Cascade Classifier做眼部检测(可以在OpenCV Data文件夹中看到xml文件),然后做霍夫圆法,这样可以提高准确率。
  • 嗨,Haris,是的,我忘了提到我已经在应用级联分类器来检测眼睛。我很难找到适用于所有图像的 HoughCircle 参数。
  • 看一些示例图像会很有趣。根据质量,一种或另一种解决方案可能有效,也可能无效。
  • 有很多关于这个主题的研究,但遗憾的是你必须自己实现它。

标签: opencv image-processing computer-vision eye-detection iris-recognition


【解决方案1】:

我认为问题可以分为两部分:

  1. 虹膜区域的本地化
  2. 估计颜色

第一步很耗时,但我已经在工作场所完成了。您可以为虹膜图像(灰度)训练 Haar 级联分类器,并将返回的眼睛区域内的虹膜定位为眼睛的级联分类器。如果您已经拥有一组人脸图像,则可以使用它们。否则,请尝试收集尽可能多的样本,并与您要使用的图像具有相同的图像质量。

第二步相对容易,但由于自动白平衡等原因,可能不是“非常容易”。

如果您想要更简单的方法,请尝试检测眼睛的白色区域并使用它们来定位

【讨论】:

  • 感谢龙猫优雅而清晰的解释。我可能会回复你颜色问题:)
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