使用 Java 和 OpenCV 检测图像中的虹膜和瞳孔答案

【问题标题】：Iris and pupil detection in image with Java and OpenCV使用 Java 和 OpenCV 检测图像中的虹膜和瞳孔
【发布时间】：2015-01-08 03:25:15
【问题描述】：

我在图像中遇到了虹膜和瞳孔检测的已知问题。我已经阅读了一些主题（例如：

What are the correct usage/parameter values for HoughCircles in OpenCV for Iris detection? pupil Detection and cvHoughCircles? Using HoughCircles to detect and measure pupil and iris HoughCircles Parameters to recognise balls

关于这个问题，但仍然找不到我的问题的解决方案。

我有一张眼睛图像，我想做的是检测虹膜和瞳孔。我的问题是，我无法选择好的参数值。

这是我的输入示例图片：这是我的输出：

我的代码发布在下面。

 Mat src = Highgui.imread("in.jpg", Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);       
 Mat des = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
 Imgproc.GaussianBlur(src,src, new Size(3,3),0,0); 
 Imgproc.Canny(src, dst,  5, 10);
 Mat circles = new Mat();
 Imgproc.HoughCircles(source, circles, Imgproc.CV_HOUGH_GRADIENT, 1.0, 20.0, 70.0, 30.0, 3, 100);
 //draw circles code here

我想要一个带圆圈的瞳孔和虹膜。有人可以为我的圆圈检测发布正确的值吗？
我也有几个问题：

1) 使用 Canny 或 Sobel 过滤器更好吗？

2) 我可以更好、更灵活地进行这种检测吗？

3) 你能简单解释一下 HoughCircles 参数的确切含义吗？（来自 OpenCV javadoc）

* @param dp Inverse ratio of the accumulator resolution to the image
  * resolution. For example, if <code>dp=1</code>, the accumulator has the same
  * resolution as the input image. If <code>dp=2</code>, the accumulator has half
  * as big width and height.
* @param param1 First method-specific parameter. In case of <code>CV_HOUGH_GRADIENT</code>,
  * it is the higher threshold of the two passed to the "Canny" edge detector
  * (the lower one is twice smaller).
* @param param2 Second method-specific parameter. In case of <code>CV_HOUGH_GRADIENT</code>,
  * it is the accumulator threshold for the circle centers at the detection
  * stage. The smaller it is, the more false circles may be detected. Circles,

【问题讨论】：

您的精明阈值太低了。尝试显示你的中间图像，你会看到一些非常“嘈杂”的东西；）
您的概念问题可能是，虹膜边界和瞳孔边界的边缘强度差异很大，因此您很容易检测到瞳孔，但虹膜可能更难。
@Micka 基于我在 stacoverflow 找到的一些主题，我添加了阈值的自动计算，例如： maxThreshold = Imgproc.threshold(source, tmp, 0, 255, Imgproc. THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU); minThreshold 对我来说是 5.0*maxThres。它可以正确检测瞳孔，但我仍然需要转很多圈。更重要的是，它没有检测到虹膜。我还能改变什么？
如果您也有彩色图像，请尝试检测 HSV H 通道中的圆圈。不知道还能做什么，自己也没找到简单的虹膜阈值...
我会尝试找到这个应用程序的源代码，但老实说我很担心找不到。

标签： java opencv hough-transform

【解决方案1】：

霍夫圆并不是一种很好的虹膜/瞳孔检测方法。它不是很可靠，而且您最终会调整过多的参数。

经过一些基本的阈值处理或精巧的边缘检测后，像 MSER 这样的特征检测方法在这些情况下效果更好。 Here 是类似的问题，有解决方案。

因为你有一个很好的分辨率图像，如果你想测量它们或想要一些非常准确的东西，我建议this 博客。它对所涉及的步骤进行了详细说明。

【讨论】：