瞳孔定位c++代码
时间: 2023-07-09 07:20:55 浏览: 76
以下是一个简单的基于阈值分割的瞳孔定位的 C++ 代码示例,使用 OpenCV 库实现:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
// 读取图像
Mat img = imread("eye.jpg", 1);
// 将图像转化为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 对图像进行高斯滤波
GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 0, 0);
// 对图像进行二值化
Mat binary;
threshold(gray, binary, 50, 255, THRESH_BINARY_INV);
// 进行形态学处理,去除噪声
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(15, 15));
morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);
// 进行连通区域分析,找到瞳孔所在的区域
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Rect pupil_rect;
double max_area = 0;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
double area = contourArea(contours[i]);
if (area > max_area) {
max_area = area;
pupil_rect = boundingRect(contours[i]);
}
}
// 绘制瞳孔位置
Point center(pupil_rect.x + pupil_rect.width / 2, pupil_rect.y + pupil_rect.height / 2);
circle(img, center, pupil_rect.width / 2, Scalar(255, 0, 0), 2);
// 显示结果
imshow("Pupil Detection", img);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先读取一张眼睛图像,将其转化为灰度图像,并对其进行高斯滤波和二值化。然后,我们使用形态学处理去除噪声,并使用连通区域分析找到瞳孔所在的区域。最后,我们绘制瞳孔位置并显示结果图像。