OpenCV＆Pythonでの瞳孔検出

Question

私の学校プロジェクトでは瞳孔検出を行っています。 OpenCVとPythonを使って、Python 3.4.2とOpenCV 3.1.0を使っています。

私はラスベリーパイNoIRカメラを使用しており、良好な画像が得られます。

しかし、私は理由輝き、まつげと影の（うまく瞳を検出することはできません を、私はウェブ上でいくつかのコードを参照し、次のそのコードの一部です

... 

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) 

# capture frames from the camera 
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True): 

    image = frame.array 
    cv2.imshow("image", image) 


    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    retval, thresholded = cv2.threshold(gray, 80, 255, 0) 
    cv2.imshow("threshold", thresholded) 

    closed = cv2.erode(cv2.dilate(thresholded, kernel, iterations=1), kernel, iterations=1) 
    #closed = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 

    cv2.imshow("closed", closed) 

    thresholded, contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

    drawing = np.copy(image) 
    cv2.drawContours(drawing, contours, -1, (255, 0, 0), 2) 

    for contour in contours: 

     area = cv2.contourArea(contour) 
     bounding_box = cv2.boundingRect(contour) 

     extend = area/(bounding_box[2] * bounding_box[3]) 

     # reject the contours with big extend 
     if extend > 0.8: 
      continue 

     # calculate countour center and draw a dot there 
     m = cv2.moments(contour) 
     if m['m00'] != 0: 
      center = (int(m['m10']/m['m00']), int(m['m01']/m['m00'])) 
      cv2.circle(drawing, center, 3, (0, 255, 0), -1) 

     # fit an ellipse around the contour and draw it into the image 
     try: 
      ellipse = cv2.fitEllipse(contour) 
      cv2.ellipse(drawing, box=ellipse, color=(0, 255, 0)) 
     except: 
      pass 

    # show the frame 
    cv2.imshow("Drawing", drawing) 

    ... 

入力画像。。：

出力画像：

上記のように、瞳孔に関連していない画像の部分を削除するにはどうすればよいですか？

回答に加えて、ヒントも歓迎します。

Answer 1

あなたができることはいくつかあります。どのくらいうまく機能するかは、アルゴリズムを適用したい画像にどの程度のばらつきがあるかによって決まります。あなたはいくつかの仮定をして、それらに合致しないすべての候補者を捨てることができます。

最初は、私はあなたのループの先頭に次の行を追加しては小さすぎる候補を削除することを検討します小型の検出に

を削除：

if area < 100: 
    continue 

しきい値はランダムに選ばれ、このためによく働きました。特定の画像。それはほとんどすべての誤検出を取り除いた。最大のものだけが残っています。しかし、あなたは他のイメージと照らし合わせてそれをあなたのニーズに適応させなければなりません。

丸くなっていない検出

を削除するには、作ることができるもう一つの仮定は、生徒が丸い通常であり、あなたは十分に「ラウンド」ではありませんすべての検出を削除することができるということです。丸みの単純な尺度の1つは、円周率の比率を見ることです。

circumference = cv2.arcLength(contour,True) 
circularity = circumference ** 2/(4*math.pi*area) 

円形度は、右側の影で約2.72、瞳孔で約1.31です。丸み

を向上

あなたの瞳の輪郭があるため、反射の完全な円形ではないことを、注意してください。これを改善するには、輪郭の凸包を計算します。

contour = cv2.convexHull(contour) 

あなたは面積と円周を計算する前に、あなたが1.01と1.37の真円度の値を取得することを行う場合。 （真円は真円度1です）これは、反射による欠陥がほぼ完全に修復されたことを意味します。この場合、これは必要ではないかもしれませんが、反射が多い場合には役立ちます。