Каковы правильные значения использования / параметров для HoughCircles в OpenCV для обнаружения радужки?

HoughCircles может быть довольно сложно, я предлагаю посмотреть через этой теме. Где куча людей, включая меня ;), обсуждают, как его использовать. Ключевой параметр param2, так называемый accumulator threshold. В принципе, чем выше он, тем меньше кругов вы получаете. И эти круги имеют более высокую вероятность быть правильным. Лучшее значение отличается для каждого изображения. Я думаю, что лучший подход-использовать поиск параметров на param2. То есть. продолжайте пробовать значения, пока ваши критерии met (например: есть 2 круга или макс. количество кругов, которые не перекрываются, и т. д.). У меня есть код, который выполняет двоичный поиск на "param2", поэтому он быстро соответствует критериям.

другой критический фактор pre-processing, попытка уменьшить шум, и упрощает изображение. Некоторая комбинация размытия / порога / canny хороша для этого.

во всяком случае, я получаю это:

из вашего uploded изображения, используя это код:

import cv
import numpy as np

def draw_circles(storage, output):
    circles = np.asarray(storage)
    for circle in circles:
        Radius, x, y = int(circle[0][3]), int(circle[0][0]), int(circle[0][4])
        cv.Circle(output, (x, y), 1, cv.CV_RGB(0, 255, 0), -1, 8, 0)
        cv.Circle(output, (x, y), Radius, cv.CV_RGB(255, 0, 0), 3, 8, 0)    

orig = cv.LoadImage('eyez.png')
processed = cv.LoadImage('eyez.png',cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
storage = cv.CreateMat(orig.width, 1, cv.CV_32FC3)
#use canny, as HoughCircles seems to prefer ring like circles to filled ones.
cv.Canny(processed, processed, 5, 70, 3)
#smooth to reduce noise a bit more
cv.Smooth(processed, processed, cv.CV_GAUSSIAN, 7, 7)

cv.HoughCircles(processed, storage, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 2, 32.0, 30, 550)
draw_circles(storage, orig)

cv.ShowImage("original with circles", orig)
cv.WaitKey(0)

обновление

Я понимаю, что я несколько скучаю-прочитайте ваш вопрос! Вы действительно хотите найти Айрис края. Они не так четко определены, как школьники. Поэтому мы должны помочь HoughCircles как можно больше. Мы можем сделать это:

1. указание диапазона размеров для радужки (мы можем разработать правдоподобный диапазон от размера зрачка).
2. увеличение минимального расстояния между центрами окружностей (мы знаем, что две ирисы никогда не могут перекрываться, поэтому мы можем безопасно установить этот минимальный размер радужки)

и тогда нам нужно сделать поиск param на param2 снова. Замена строки "HoughCircles" в приведенном выше коде следующим:

cv.HoughCircles(processed, storage, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 2, 100.0, 30, 150,100,140)

нас это:

что не так уж плохо.