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python - OpenCV 和 Python 中的瞳孔检测

coder 2023-08-19 原文

我正在为我的学校项目做瞳孔检测。这是我第一次使用 OpenCV 和 Python，使用 Python 3.4.2 版和 OpenCV 3.1.0。

我正在使用 Raspberry Pi NoIR 相机，我得到了很好的图像。

但我无法很好地检测到瞳孔(因为闪光、睫毛和阴影。 引用了网上的一些代码，以下是部分代码。

...

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# capture frames from the camera
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):

    image = frame.array
    cv2.imshow("image", image)


    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    retval, thresholded = cv2.threshold(gray, 80, 255, 0)
    cv2.imshow("threshold", thresholded)

    closed = cv2.erode(cv2.dilate(thresholded, kernel, iterations=1), kernel, iterations=1)
    #closed = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    cv2.imshow("closed", closed)

    thresholded, contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    drawing = np.copy(image)
    cv2.drawContours(drawing, contours, -1, (255, 0, 0), 2)

    for contour in contours:

        area = cv2.contourArea(contour)
        bounding_box = cv2.boundingRect(contour)

        extend = area / (bounding_box[2] * bounding_box[3])

        # reject the contours with big extend
        if extend > 0.8:
            continue

        # calculate countour center and draw a dot there
        m = cv2.moments(contour)
        if m['m00'] != 0:
            center = (int(m['m10'] / m['m00']), int(m['m01'] / m['m00']))
            cv2.circle(drawing, center, 3, (0, 255, 0), -1)

        # fit an ellipse around the contour and draw it into the image
        try:
            ellipse = cv2.fitEllipse(contour)
            cv2.ellipse(drawing, box=ellipse, color=(0, 255, 0))
        except:
            pass

    # show the frame
    cv2.imshow("Drawing", drawing)

    ...

输入图片:

输出图像:

如何去除图像中与瞳孔无关的部分，如上所示？

除了答案，也欢迎任何提示。

最佳答案

您可以做几件事。它们的效果如何取决于您要应用该算法的图像的变化程度。您可以做出多个假设，然后丢弃所有不符合这些假设的候选人。

移除小检测

首先，我会考虑通过在循环开头添加以下行来删除太小的候选项:

if area < 100:
    continue

阈值是随机选择的，对这张特定图像效果很好。它消除了几乎所有的错误检测。只剩下最大的那个了。但是您必须将它与您的其他图像进行比较，并根据您的需要进行调整。

移除非圆形的检测

您可以做出的另一个假设是瞳孔通常是圆的，您可以删除所有不够“圆”的检测。一种简单的圆度测量方法是查看周长与面积的比率。

circumference = cv2.arcLength(contour,True)
circularity = circumference ** 2 / (4*math.pi*area)

右侧阴影的圆度约为 2.72，瞳孔的圆度约为 1.31。

改善圆度

您注意到，由于反光，您瞳孔的轮廓并不完美。您可以通过计算轮廓的凸包来改进这一点。

contour = cv2.convexHull(contour)

如果在计算面积和周长之前执行此操作，您将获得 1.01 和 1.37 的圆度值。 (完美的圆的圆度为 1)这意味着反射造成的缺陷几乎被完美修复。在这种情况下，这可能不是必需的，但在有更多反射的情况下可能会有用。

关于python - OpenCV 和 Python 中的瞳孔检测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36956278/

瞳孔pythonimagecv2opencv

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