求出一幅人眼图片中瞳孔的中心c++代码
时间: 2024-04-12 11:28:35 浏览: 121
以下是使用 C++ 编写的求解人眼图片中瞳孔中心的简单示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Point findPupilCenter(cv::Mat& image) {
cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::GaussianBlur(grayImage, grayImage, cv::Size(9, 9), 2, 2);
std::vector<cv::Vec3f> circles;
cv::HoughCircles(grayImage, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, grayImage.rows / 8, 200, 100, 0, 0);
if (!circles.empty()) {
cv::Point center(cvRound(circles[0][0]), cvRound(circles[0][1]));
return center;
}
return cv::Point(-1, -1); // 瞳孔中心未找到
}
int main() {
std::string imagePath = "path_to_your_eye_image.jpg"; // 修改为你的人眼图片路径
cv::Mat eyeImage = cv::imread(imagePath);
if (eyeImage.empty()) {
std::cerr << "Failed to load image: " << imagePath << std::endl;
return -1;
}
cv::Point pupilCenter = findPupilCenter(eyeImage);
if (pupilCenter.x == -1 && pupilCenter.y == -1) {
std::cout << "Failed to find pupil center." << std::endl;
} else {
std::cout << "Pupil center: (" << pupilCenter.x << ", " << pupilCenter.y << ")" << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上述代码中,我们使用了 OpenCV 库来进行图像处理和圆形检测。首先,我们将彩色图像转换为灰度图像,并进行高斯模糊以减少噪声。然后,使用 Hough 变换检测图像中的圆形,其中参数 `minDist` 控制圆形之间的最小距离,`param1` 和 `param2` 是检测阈值,`minRadius` 和 `maxRadius` 是预期圆形的最小和最大半径。
如果成功检测到瞳孔中心(至少一个圆形),则将其返回为 `cv::Point` 类型的对象。如果未找到瞳孔中心,则返回 `cv::Point(-1, -1)`。
请将代码中的 `path_to_your_eye_image.jpg` 修改为你实际使用的人眼图片路径,并确保已正确安装和链接 OpenCV 库。
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