Opencv - 检测眼睛瞳孔（中）答案

【问题标题】：Opencv - Detecting eye pupil (middle)Opencv - 检测眼睛瞳孔（中）
【发布时间】：2018-10-04 06:05:14
【问题描述】：

我正在处理一个试图识别瞳孔中间的问题。

现在我正在开发一个 Opencv 程序来检测瞳孔，我已经实现了这个目标，但我需要提高准确性。因此，我将展示用于检测瞳孔的代码和带有结果的图像。

def get_irises_location(self, frame_gray):
    self.eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(join('haar', 'haarcascade_eye.xml'))
    eyes = self.eye_cascade.detectMultiScale(frame_gray, 1.3, 10)  # if not empty - eyes detected
    irises = []

    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        iris_w = int(ex + float(ew / 2))
        iris_h = int(ey + float(eh / 2))
        irises.append([numpy.float32(iris_w), numpy.float32(iris_h)])

    return numpy.array(irises)

如你所见，我已经检测到眼睛瞳孔，但我需要打到它的中间。

【问题讨论】：

你对那个灰度图做了预处理吗？
是的，我做到了。首先我将图像转换为灰度，然后进行计算。

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

如我所见，您正在使用 Haar 分类器来检测眼睛。 Haar 分类器不适合开始，但是它不是很准确。也许你可以添加这样的东西：

 for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        iris_w = int((ex+epsilon) + float((ew / 2)+epsilon))
        iris_h = int((ey+epsilon) + float((eh / 2)+epsilon))
        irises.append([numpy.float32(iris_w), numpy.float32(iris_h)])

这里，epsilon 是一个将绿点移到中间的调整因子。但是，这行不通。

更好的方法是训练一个模型来检测面部标志，即使瞳孔移开也可以检测到瞳孔的中心。

请看这里：https://github.com/akshaybahadur21/Drowsiness_Detection

【讨论】：

【解决方案2】：

嗯，几年前我实现了一个非常相似的项目。

我们使用了一个小技巧。我们使用红外光（红外线）代替可见光。在不依赖于虹膜真实颜色的IR中，虹膜为浅灰色，瞳孔为绝对黑色。这将大大简化您的任务。

我也可以给你一个Open eyes project paper的链接

“睁开眼睛” - 是眼球追踪器的开源项目，其中软件和硬件文档是完全开放和免费的。

希望对你有帮助

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您要使用 NIR 图像，我建议您查看以下论文中介绍的用于检测虹膜的积分微分算子；

https://www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000/csvt.pdf

我认为这种方法的实施将适用于稍加调整的彩色图像。

【讨论】：