Ios 瞳孔和虹膜直径的检测和测量

我一直在网上寻找一种测量瞳孔和虹膜直径的方法。我知道你可以使用CIDetector和CIFaceFeature类来检测一个人的脸、眼睛和嘴的位置，但是没有任何特定的眼睛信息（即瞳孔和虹膜直径）。我已经在市场上看到了一些应用程序，但所有的评论都说它们不准确，而且是浪费金钱。如果有人已经这样做了，或者有关于从哪里开始的线索（除了CIDetector和CIFaceFeature），我们将不胜感激

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谢谢

如果你能得到眼睛的位置并抓取周围的一盒像素，那么你就可以通过一个简单的循环抓取黑色像素和白色像素，给你相关的部分，从那里你可以测量像素的大小，但是要把它转换成真实的大小，你必须在图片的某个地方有一个刻度，计算机才能转换。这一切都需要编码，但我想获得眼睛的位置是困难的。为了增加准确性，在双眼中运行该程序并平均值。

获得眼睛位置后，您可以使用一些过滤器尝试消除虹膜和巩膜（眼睛的白色部分）。所以你们可以使用另一个滤镜来提高虹膜和瞳孔之间的对比度。然后你可以计算虹膜的像素数，并进行像素测量。正如Andy A.所说，你需要一个量表来转换为实际测量值

因此，如果你有一个近红外相机来获取图像，这将更容易。使用红外线时，眼睛部位（瞳孔、虹膜和巩膜）的对比度会更好

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我们使用NIR获取虹膜，从中创建模板，并进行匹配以验证身份。如果你愿意，我们可以帮你，如果我之前告诉过你的话。正如jcesar所说，OpenCV有许多过滤器来完成这项工作。

可能使用OpenCV。你必须对你的Selfwell CIDetector和CIFaceFeature的函数进行编码，它已经为你提供了一个很好的眼睛位置的近似信息，我需要弄清楚的是区分瞳孔和虹膜，然后找到测量值，但是你的想法很棒！谢谢你的想法！更详细地说，为了区分这些片段，你可以使用这样一个事实：眼睛由3个片段组成，每个片段都有不同的颜色，黑色部分、白色部分和有色部分（粗略地说）。彩色部分是唯一变化的部分，因此我们将其作为剩余部分，其他2个部分可以简单地检查每个RGB值是否高于（例如白色）220，是否低于（例如黑色）30。更改这些值，直到获得良好的近似值。（cont）（cont）根据类别将每个像素复制到一个数组中，并使用它，您可以应用一些算法来清除矛形像素，如果您觉得有趣，请编写一个算法来检查形状是否与您期望的大致相同，例如黑色部分应大致为圆形。希望这是足够的信息，我现在才意识到我应该编辑答案，但现在我将把它作为评论。“消除虹膜和巩膜”是什么意思？我正在使用openCV进行图像过滤，但我不知道哪种过滤器最适合这个问题，或者以什么顺序使用它们。遗憾的是，我对图像处理还是新手。如果你是图像处理新手，并且没有太多的理论知识，你可以使用Gimp测试几个过滤器，并尝试“尝试和错误”的方法。我会尽量找时间做一些经验，告诉你过滤器的顺序。