OpenCV：使用Hough Circle转换来检测虹膜

我是openCV的新手，但我想创建虹膜识别程序。虽然带网络摄像头的系统可以检测到眼睛，但它不能检测到圆形的虹膜。我正在使用Hough Circle Transformation。但是如果图像中的虹膜不够圆，系统就无法检测到它。任何解决方案？OpenCV：使用Hough Circle转换来检测虹膜

所用的算法是Hough Circle Transformation。

IplImage *capturedImg = cvLoadImage("circle.jpg",1); 
IplImage *grayscaleImg = cvCreateImage(cvGetSize(capturedImg), 8, 1); 

cvCvtColor(capturedImg, grayscaleImg, CV_BGR2GRAY); 

// Gaussian filter for less noise 
cvSmooth(grayscaleImg, grayscaleImg, CV_GAUSSIAN,9, 9); 

//Detect the circles in the image 
CvSeq* circles = cvHoughCircles(grayscaleImg, 
         storage, 
         CV_HOUGH_GRADIENT, 
         2, 
         grayscaleImg->height/4, 
         200, 
        100); 

for (i = 0; i < circles->total; i++) 
{ 
    float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i); 
    cvCircle(capturedImg, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 
     3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0); 
    cvCircle(capturedImg, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 
     cvRound(p[2]), CV_RGB(0,0,255), 3, 8, 0); 
} 
// cvCircle(img,cvPoint(r->x, r->y),67, CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0);  
cvNamedWindow("circles", 1); 
cvShowImage("circles", capturedImg);

来源

2012-09-24 Din Hee

请重新格式化您的问题。你应该写一个可以理解的英语语句。 – Sam

发布您的算法或代码将帮助您更多。 –

您可以尝试跟踪眼睛边界并使用分割/形态学工具提取虹膜位置。如前所述，发布您的当前算法将有助于我们引导您。 – Eric

通话添加到cvCanny()cvSmooth()和cvHoughCircles()之间。这将执行边缘检测算法，该算法将为cvHoughCircles()提供更好的输入图像，并可能会改善您的结果。

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来源

2012-09-25 13:53:36 karlphillip

谢谢，它的工作... –

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OpenCV：使用Hough Circle转换来检测虹膜

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