我需要使用opencv2中提供的HoughCircle函数来检测眼图的虹膜。所以,
// Read the image
src = imread("D:/001R_3.png");
if( !src.data )
{ return -1; }
/// Convert it to gray
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
/// Reduce the noise so we avoid false circle detection
GaussianBlur( src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2 );
/////////////
/// Generate grad_x and grad_y
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
/// Gradient Y
//Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );
/// Total Gradient (approximate)
addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );
///////////////
vector<Vec3f> circles;
/// Apply the Hough Transform to find the circles
HoughCircles( grad, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, grad.rows/8, 200, 100,0,0 );
/// Draw the circles detected
for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
{
Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
cout<<center;
int radius = cvRound(circles[i][2]);
// circle center
cout<<radius;
circle(src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
// circle outline
circle(src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );
}
/// Show your results
namedWindow( "Hough Circle Transform Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "Hough Circle Transform Demo",src );
}
所以这是我的代码,只检测到眼睛的外部部分,因为我希望检测到瞳孔和虹膜边界并且没有发生,我提到链接OpenCV: Using Hough Circle Transformation to detect iris 但它不会那样工作。而不是canny边缘探测器已经使用了索贝尔。建议请。
答案 0 :(得分:1)
Hough变换的第五个参数是minDist,或圆之间的最小距离(以像素为单位)。您将此参数设置为图像中的行数除以8,这意味着任何重叠的圆圈(例如眼睛的瞳孔和虹膜)将不会返回,因为它们距离太近。
我将此数字设置为变量而不是硬编码,并尝试使用一组小得多的数字,直到找到有用的数字。