OpenCV Iris Detection C ++

Question

目标：我正在尝试使用视频作为输入来获取光圈的大小（宽度/半径）。

我已经尝试过HoughCircles，但它似乎并不准确，因为虹膜圈似乎不那么准确。我已经获得的信息是眼睛瞳孔的中心点及其半径。

Grayscale Eye

有人建议我找到虹膜边缘来尝试测量从瞳孔中心向外开始的梯度大小。然后使用直方图使用最大渐变的累积来找到虹膜宽度。从具体的角度出发，我不确定以哪种方式实现这一点。

我在眼睛ROI上使用了Sobel算子来尝试使用下面显示的输出获得渐变。

Sobel Eye

Sobel图片代码：

void irisFind(Mat gradMat, Point2i pupCenter, int pupRad){

imshow("original", gradMat);


Mat gradX;
Mat gradY;
Mat absGradX;
Mat absGradY;

GaussianBlur(gradMat, gradMat, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
equalizeHist(gradMat, gradMat);

//Generate Gradient along x
Sobel(gradMat, gradX, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(gradX, absGradX);

//Generate Gradient along y
Sobel(gradMat, gradY, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(gradY, absGradY);

addWeighted(absGradX, .5, absGradY, .5, 0, gradMat);

imshow("Sobel", gradMat);
}

我不确定接下来该怎么做。任何建议或意见表示赞赏。如果我错过任何信息或者我对某些事情含糊不清，也请告诉我。非常感谢提前！

编辑：我应该更好地解释我的应用程序的上下文，所以我为此道歉。我正在测量来自视频输入的帧的瞳孔扩张。我已经知道瞳孔中心点的位置和瞳孔的半径。我试图找到虹膜的大小，以便可以使用从眼睛到相机的距离的变化来补偿瞳孔大小的误解值，因为如果眼睛变得更接近相机，瞳孔当然会出现没有扩张的更大。我也可以尝试其他方法来解决这个问题，例如眼角，但我认为，因为我已经有了几个瞳孔特征，我将从虹膜开始。

再次，抱歉在此之前留下这个细节。谢谢！

Answer 1

我认为你应该使用虹膜内部有黑圈的事实。

这是我在您的图片上进行简单的黑色分割后得到的结果：

似乎真正的虹膜比这个黑色圆圈大3到4倍。所以，结果如下：

寻找源代码？就是这样：

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE), tmp;

    imshow("Source", src);

    double minVal = 0;
    minMaxLoc(src, &minVal, NULL, NULL, NULL);

    threshold(src, tmp, minVal + 10, 255, THRESH_BINARY_INV);

    //(Optional) remove noise (small areas of white pixels)
/*
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3), Point(1, 1));
    erode(tmp, tmp, element);
    dilate(tmp, tmp, element);
*/
    vector<Vec4i> hierarchy;
    vector<vector<Point2i> > contours;
    findContours(tmp, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    //find contour with max area
    int maxArea = 0;
    Rect maxContourRect;
    for (int i=0; i<contours.size(); i++)
    {
        int area = contourArea(contours[i]);
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        double squareKoef = ((double) rect.width)/rect.height;

        //check if contour is like square (shape)
#define SQUARE_KOEF 1.5
        if (area>maxArea && squareKoef < SQUARE_KOEF && squareKoef > 1.0/SQUARE_KOEF)
        {
            maxArea = area;
            maxContourRect = rect;
        }
    }

    if (maxArea == 0)
    {
        std::cout << "Iris not found!" << std::endl;
    }
    else
    {
        Rect drawRect = Rect(maxContourRect.x-maxContourRect.width, maxContourRect.y-maxContourRect.height, maxContourRect.width*3, maxContourRect.height*3);

        rectangle(src, drawRect, Scalar(0), 1);

        imshow("Dest", src);
        waitKey();
    }
}

Answer 2

澄清您在问题中谈到的建议：

＆＃34;有人建议我找到虹膜边缘来尝试测量从瞳孔中心向外开始的梯度大小。然后使用直方图使用最大渐变的累积来找到虹膜宽度。从特定的一点开始，我不确定以哪种方式实现这一点。＆＃34;

你可以具体做的是从你的瞳孔中心开始，并执行一个区域增长算法，其中你的停止条件，而不是说，一个太不相同的灰度值，是你的渐变幅度的阈值。一些伪代码：

initalize list of points with center of your pupil
initialize a mask image to zero
while list of point is not empty
   point pt = pop()
   set maskImage at pt to 255
   for  pt2 in pt neighbourhood
       if (gradientMagnitude at pt2 < THRESHOLD and maskImage at pt2 == 0)
          list of points.add (pt2)