Question

我正在尝试构建一个可以通过基本眼动来控制的机器人。我指着我的脸上有一个网络摄像头，根据我瞳孔的位置，机器人会以某种方式移动。如果瞳孔位于眼睛的顶部，底部，左角，右角，则机器人将分别向前，向后，向左，向右移动。

我最初的计划是使用眼球叶片来找到我的左眼。然后我会在眼睛区域使用houghcircle来找到瞳孔的中心。我将通过找到从houghcircle中心到一般眼睛区域边界的距离来确定瞳孔在眼睛中的位置。

因此，对于我的代码的第一部分，我希望能够跟踪眼睛瞳孔的中心，如本视频所示。 https://youtu.be/aGmGyFLQAFM?t=38

但是当我运行我的代码时，它无法始终找到瞳孔的中心。 houghcircle经常被绘制在错误的区域。即使眼睛移动，我怎样才能使我的程序始终找到瞳孔的中心？

我可以/更好/更容易地告诉我的程序开始时学生的位置吗？我已经看过其他一些眼动追踪方法，但我不能形成一般的算法。如果有人可以帮助形成一个，那将非常感激！ https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1202/1202.6517.pdf

import numpy as np
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_righteye_2splits.xml')

#number signifies camera
cap = cv2.VideoCapture(0)

while 1:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(img,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
        roi_gray2 = gray[ey:ey+eh, ex:ex+ew]
        roi_color2 = img[ey:ey+eh, ex:ex+ew]
        circles = cv2.HoughCircles(roi_gray2,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
        try:
            for i in circles[0,:]:
                # draw the outer circle
                cv2.circle(roi_color2,(i[0],i[1]),i[2],(255,255,255),2)
                print("drawing circle")
                # draw the center of the circle
                cv2.circle(roi_color2,(i[0],i[1]),2,(255,255,255),3)
        except Exception as e:
            print e
    cv2.imshow('img',img)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

我可以从之前做过的一些工作中看到两种选择：

使用训练图像训练Haar探测器以检测眼球，中心的瞳孔中心和眼球的宽度为宽度。我发现这比使用霍夫圆圈或OpenCV的原始眼睛检测器（代码中使用的那个）更好。
使用Dlib的脸部标志点来估计眼部区域。然后使用由眼球的白色和黑色区域引起的对比度以及轮廓来估计瞳孔的中心。这产生了更好的结果。

Answer 2

只需替换你创建HoughCircles的行：

circles = cv2.HoughCircles(roi_gray2,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,200,param1=200,param2=1,minRadius=0,maxRadius=0)

我刚刚更改了几个参数，它给了我更多的准确性。

有关参数here的详细信息。

使用网络摄像头，OpenCV和Python跟踪眼睛瞳孔位置

2 个答案: