瞳孔定位matlab代码

以下是一个简单的瞳孔定位 Matlab 代码示例：

% 读入图像
img = imread('eye.jpg');

% 转为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 中值滤波，去除噪声
gray = medfilt2(gray, [3 3]);

% Sobel算子进行边缘检测
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];
edge_x = conv2(double(gray), sobel_x, 'same');
edge_y = conv2(double(gray), sobel_y, 'same');
edge = sqrt(edge_x.^2 + edge_y.^2);

% 对边缘图像进行二值化
threshold = graythresh(edge);
edge = im2bw(edge, threshold);

% 进行闭运算，填充边缘内部空洞
se = strel('disk', 3);
edge = imclose(edge, se);

% 进行开运算，去除小的噪点
se = strel('disk', 5);
edge = imopen(edge, se);

% 找到连通区域
cc = bwconncomp(edge);
numPixels = cellfun(@numel,cc.PixelIdxList);
[biggest,idx] = max(numPixels);
mask = zeros(size(edge));
mask(cc.PixelIdxList{idx}) = 1;

% 计算瞳孔的重心
s = regionprops(mask, 'Centroid');
center = s.Centroid;

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(center, 10, 'EdgeColor', 'r');

这个代码示例中，我们首先读入一张眼睛的图像，然后将其转为灰度图像，并使用中值滤波去除噪声。接着，我们使用 Sobel 算子进行边缘检测，并对边缘图像进行二值化。然后，我们使用闭运算填充边缘内部空洞，使用开运算去除小的噪点。接着，我们找到最大的连通区域，即瞳孔所在的区域，并计算瞳孔的重心。最后，我们在原图上用红色圆圈标出瞳孔的位置。