我正在尝试从红外图像中检测瞳孔并计算瞳孔的中心。在我的设置中，我使用了一个对红外光敏感的相机，并在镜头上添加了一个可见光滤镜，并在相机周围添加了两个红外 LED。但是，我得到的图像模糊不是很清晰，这可能是由于相机分辨率低造成的，其最大分辨率约为 700x500。
在处理过程中，我做的第一件事就是将这个 RGB 图像转换为灰度图像，但是结果很糟糕。结果一无所获。
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);
}
转换原始图像时，灰色图像很糟糕，有人知道更好的解决方案吗？我对此完全陌生。对于查找圈子的其余代码，如果您有任何意见，请告诉我。而且我还需要在原始图像上增加两个闪光（光点）的位置，有人知道吗？谢谢。