虹膜识别之虹膜位置检测与定位（基于opencv传统算子）

公司做ar业务，要加入虹膜位置检测功能。如果虹膜位置靠上或者靠下，影响后面代码的执行，不考虑ai算法的情况下我就考虑用传统算子搞定。

ps：我是菜鸡，还希望大佬们指点。。。。

  首先我也是参考了github上一位大佬的核心思想，先用cv的轮廓检测，但是由于摄像头会捕捉到一些额外的无用信息，比如光斑，镜框，睫毛等这些。

 这个眼是不是还挺大。。

    那么这么多无用信息 到底该选择哪个呢？当时我也是考虑了很久  然后又仔细看了一下github上的资料（你们可以叫我粘合怪~~）。。。很快啊~~想出了一个办法，找每个轮廓的最大外界矩形，然后求他的长宽比，设定一个阈值，我设置的是小于<0.2，这样就可以定位出一个标准的圆，那么图中的很多无用信息就被删掉了。

   

  这样就可以定位出瞳孔的中心坐标了吧。。。正方形的交叉位置就差不多是了吧（医学大佬们帮我解答一下，瞳孔和虹膜是一起动把，不会各走各的把。。。。。我自己是这么认为的）

  然后我算的是图像的大小，我的是600x400，看坐标落在什么区域内就好啦。。

        

如果中心坐标的y值（以左上角为0点）在阈值上方，则虹膜位置靠上，阈值下方，则虹膜位置靠下。

我自己想的原理大概就是这样。。。 （欢迎指正）

 

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

std::vector> contours;
std::vector hireachy;

float pupilDetec()
{
   Mat gray, res1, res2, res3;
   double area = 0;
   double angle = 0;
   float ratio = 0;//宽高比
   
   Mat src = xxxxxx;//我是数据流过来的，如果你们是读的图片可以改这里。
   cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
   bilateralFilter(gray, res1, 25, 25*2, 25/2);
   equalizeHist(res1, res2);
   threshold(res2, res3, 50, 255, CV_THRESH_BINARY);
   Mat element =  getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7, 7));
   morphologyEx(res3, res3, MORPH_ERODE, element,Point(-1, -1));
   Mat res5 = res3.clone();
   
   findContours(dst5, contours, hireachy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
   int center_t = src.rows / 2;

   for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        int radius = rect.width / 2;

        if (area >= 20 && abs(1 - ((double)rect.width / (double)rect.height)) <= 0.2 && abs(1 - (area / (CV_PI * pow(radius,2)))) <= 0.2)
        {
            int x = rect.x + radius;
            int y = rect.y + radius;

            if (y <= center_t + 80 && y >= center_t - 80){
                return 1.0;//虹膜位于图像正中
            }

            if (y >= center_t + 80){
                return 2.0;//虹膜位于图像下方
            }

            if (y <= center_t - 80){
                return 3.0;//虹膜位于图像上方
            }
        }
    }

    return 0.0;


}