眼动追踪：寻找瞳孔 (x,y)

发布于 2024-09-28 02:04:11 字数 622 浏览 5 评论 0原文

我正在寻找有关如何解决以下计算机视觉问题的一些建议。以下是我正在使用的眼动追踪数据集的 4 个样本。我想编写代码获取一张这样的图像并计算瞳孔中心的 (x,y) 位置。我目前正在使用 MATLAB，但我也愿意使用其他软件。

有人可以推荐我可以用于此任务的方法吗？以下是我已经尝试过但效果不佳的一些方法。

我尝试使用圆霍夫变换，但这需要我猜测瞳孔的半径，这有点问题。此外，由于扭曲，瞳孔并不总是完全是圆形，这可能会使这种方法变得更加困难。
我尝试根据像素亮度对图像进行阈值处理，并使用regionprops MATLAB 函数来查找偏心率非常低（即尽可能圆形）的大约（例如）200 像素区域的区域。然而，这对阈值非常敏感，并且根据照明条件，眼睛的某些图像比其他图像更亮。（请注意，下面的 4 个样本已经均值归一化，并且其中一个图像总体上比其他图像更亮，可能是因为某处存在一些非常暗的随机像素）

任何评论/建议将不胜感激！

编辑：感谢观星者的评论。理想情况下，算法应该能够确定瞳孔不在图像中，就像最后一个样本的情况一样。如果我暂时失去踪迹，也没什么大不了的。如果它给了我错误的答案，那就更糟糕了。

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一场春暖 2024-10-05 02:04:11

我不确定这是否可以帮助您，因为您正在使用数据集，并且我不知道您更改捕获设备的灵活性/需求。以防万一，我们走吧。

Morimoto 等人使用了很好的相机技巧。他们创建了一个带有两组红外 LED 的相机。第一组放置在相机镜头附近。第二个放在远离镜头的地方。使用不同的频率，两组 LED 在不同的时刻打开。

视网膜会反射来自相机镜头附近的设备的光线（这与摄影中的红眼问题相同），产生明亮的瞳孔。另一组 LED 将产生暗瞳。比较结果。因此，两个图像之间的简单差异即可为您提供近乎完美的瞳孔。看看 Morimoto 等人探索闪烁的方式（很高兴接近视线方向）。

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笑咖 2024-10-05 02:04:11

使用OpenCV集成Python。。。对于初学者来说，使用 OpenCV 会非常容易。

程序：

* 如果您使用的是普通网络摄像头

1.首先用VideoCapture函数处理帧

2. 将其转换为灰度图像。

3. 使用 cv2.Canny() 函数查找 Canny Edges

4.应用HoughCircles函数。它将找到图像中的圆圈以及图像的中心。

5. 使用 HoughCircles 的结果参数绘制围绕瞳孔的圆。就是这样。

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黯然#的苍凉 2024-10-05 02:04:11

OpenCV 与 Python、C、C++、Java 等将是实现这一目标的好工具。这里有一个Python教程： http://docs.opencv .org/trunk/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html，但肯定还有其他针对其他受支持语言的教程。 OpenCv 有许多开箱即用的 Haar Cascade，其中包括一个用于眼睛检测的 Haar Cascade。如果您确实想使用 HoughCircleTransform 实现解决方案，OpenCv 也有相应的函数。

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愿与i 2024-10-05 02:04:11

import java.awt.Robot;%Add package or class to current import listimport java.awt.event.*;robot = Robot();objvideoinput('winvideo',2);%to set the device ID and supported format set(obj, 'FramesPerTrigger', Inf);% trigger infinite set(obj, 'ReturnedColorspace', 'rgb')%video in RGB format obj.FrameGrabInterval = 5;%the object acquires every %5th frame from the video stream start(obj)% to start the vedio time=0;NumberOfFrames=while(true)data=getsnapshot(obj);image(data);filas=size(data,1);columnas=size(data,2);% Centercentro_fila=round(filas/2);centro_columna=round(columnas/2);figure(1);if size(data,3)==3data=rgb2gray(data);% Extract edges.BW = edge(data,'canny')[H,T,R] = hough(BW,'RhoResolution',0.5,'Theta',-90:0.5:89.5);endsubplot(212)piel=~im2bw(data,0.19);piel=bwmorph(piel,'close');piel=bwmorph(piel,'open');piel=bwareaopen(piel,275);piel=imfill(piel,'holes');imagesc(piel);% Tagged objects in BW imageL=bwlabel(piel);% Get areas and tracking rectangleout_a=regionprops(L);% Count the number of objectsN=size(out_a,1);if N < 1 || isempty(out_a) % Returns if no object in the imagesolo_cara=[ ];continue end % Select larger area areas=[out_a.Area];[area_max pam]=max(areas);subplot(211)imagesc(data);colormap grayhold on rectangle('Position',out_a(pam).BoundingBox,'EdgeColor',[1 0 0],...'Curvature', [1,1],'LineWidth',2)centro=round(out_a(pam).Centroid);X=centro(1);Y=centro(2);robot.mouseMove(X,Y);text(X+10,Y,['(',num2str(X),',',num2str(Y),')'],'Color',[1 1 1])if X<centro_columna && Y<centro_fila 
title('Top left')elseif X>centro_columna && Y<centro_fila
title('Top right')elseif X<centro_columna && Y>centro_fila
title('Bottom left')else
title('Bottom right')

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