赤外線画像から瞳孔を検出し、瞳孔の中心を計算しようとしています。私のセットアップでは、赤外線に敏感なカメラを使用し、レンズに可視光フィルターを追加し、カメラの周りに 2 つの赤外線 LED を追加しました。ただし、得られた画像はぼやけています。これは、カメラの解像度が低く、最大で約 700x500 であることが原因である可能性があります。
処理では、最初にこの RGB イメージをグレー イメージに変換しましたが、結果はひどいものでした。結果には何もありませんでした。
int main()
{
//load image
cv::Mat src = cv::imread("11_13_2013_15_36_09.jpg");
cvNamedWindow("original");
cv::imshow("original", src);
cv::waitKey(10);
if (src.empty())
{
std::cout << "failed to find the image";
return -1;
}
// Invert the source image and convert to graysacle
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(~src, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::imshow("image1", gray);
cv::waitKey(10);
// Convert to binary image by thresholding it
cv::threshold(gray, gray, 220, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::imshow("image2", gray);
cv::waitKey(10);
// Find all contours
std::vector<std::vector<cv::Point>>contours;
cv::findContours(gray.clone(), contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
// Fill holes in each contour
cv::drawContours(gray, contours, -1, CV_RGB(255, 255, 255), -1);
cv::imshow("image3", gray);
cv::waitKey(10);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = cv::contourArea(contours[i]);
cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);
int radius = rect.width / 2;
// If controu is big enough and has round shape
// Then it is the pupil
if (area >= 800 &&
std::abs(1 - ((double)rect.width / (double)rect.height)) <= 0.3 &&
std::abs(1 - (area / (CV_PI * std::pow(radius, 2)))) <= 0.3)
{
cv::circle(src, cv::Point(rect.x + radius, rect.y + radius), radius, CV_RGB(255, 0, 0), 2);
}
}
cv::imshow("image", src);
cvWaitKey(0);
}
元の画像が変換されたとき、灰色の画像がひどいのですが、これに対するより良い解決策を知っている人はいますか? 私はこれに完全に慣れていません。円を見つけるための残りのコードについて、コメントがあれば教えてください。また、元の画像に 2 つのグリント (光点) の位置を追加する必要があります。ありがとう。