python - 使用 OpenCV 进行实时虹膜检测 - 阈值与 HoughTransform

Question

我正在尝试创建一个能够在实时视频流中检测和跟踪眼睛虹膜的应用程序。为了做到这一点，我想使用Pythonand OpenCV。在互联网上对此进行研究时，在我看来，有多种可能的方法可以做到这一点。

第一种方式：

运行 aCanny Filter以获取边缘，然后用于HoughCircle查找Iris.

第二种方式：

使用Otsus-Algorithm找到完美阈值，然后使用cv2.findContours()找到Iris.

由于我希望它在Raspberry Pi(4B) 上运行，我的问题是这些方法中哪一种更好，尤其是在可靠性和性能方面？

Answer 1

我将采取第三条路径，从一种成熟的面部标志检测方法（例如 dlib）开始。您可以使用预先训练的模型来获得对眼睛位置的可靠估计。

这是面部地标检测器的示例输出：

然后你从那里继续寻找虹膜，使用边缘检测、霍夫或其他方法。

可能您可以简单地使用启发式方法，因为您可以假设虹膜始终位于每只眼睛周围关键点的质心。

在线也有一些类似设置的好教程（即使对于 Raspberry），例如来自 PyImageSearch的这个或另一个。