Opencv 为什么HoughCircles在尝试检测虹膜时返回0个圆？

我正在尝试检测眼睛的虹膜，但

HoughCircles

返回0个圆

输入图像（眼睛）为：

然后我用这张图片做了以下事情：

cvtColor(eyes, gray, CV_BGR2GRAY);
morphologyEx(gray, gray, 4,cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3,3)));
threshold(gray, gray, 0, 255, THRESH_OTSU);
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray.rows/4);
if (circles.size())
        cout << "found" << endl;

CVT颜色（眼睛，灰色，CV_bgr2灰色）；
形态学（灰色，灰色，4，cv:：getStructuringElement（cv:：变形校正，cv:：大小（3,3））；
阈值（灰色、灰色、0、255、阈值）；
矢量圆；
HoughCircles（灰色，圆形，CV_HOUGH_渐变，2，灰色。行/4）；
if（circles.size（））
我曾经为同样的问题面对过同样的问题。原来houghcircles并不是一个很好的检测形状不太好的圆的方法

在这些情况下，像MSER这样的特征检测方法工作得更好

import cv2
import math
import numpy as np
import sys

def non_maximal_supression(x):
    for f in features:
        distx = f.pt[0] - x.pt[0]
        disty = f.pt[1] - x.pt[1]
        dist = math.sqrt(distx*distx + disty*disty)
        if (f.size > x.size) and (dist<f.size/2):
            return True

thresh = 70
img = cv2.imread(sys.argv[1])
bw = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

detector = cv2.FeatureDetector_create('MSER')
features = detector.detect(bw)
features.sort(key = lambda x: -x.size)

features = [ x for x in features if x.size > 70] 
reduced_features = [x for x in features if not non_maximal_supression(x)]

for rf in reduced_features:
    cv2.circle(img, (int(rf.pt[0]), int(rf.pt[1])), int(rf.size/2), (0,0,255), 3)

cv2.imshow("iris detection", img)
cv2.waitKey()

导入cv2
输入数学
将numpy作为np导入
导入系统
def非最大抑制（x）：
对于功能中的f：
distx=f.pt[0]-x.pt[0]
disty=f.pt[1]-x.pt[1]
dist=math.sqrt（distx*distx+disty*disty）
如果（f.尺寸>x.尺寸）和（距离70]
减少的_特征=[x为特征中的x，如果不是非_最大_抑制（x）]
对于射频输入功能：
cv2.圆（img，（int（rf.pt[0]），int（rf.pt[1]）），int（rf.size/2），（0,0255），3）
cv2.imshow（“虹膜检测”，img）
cv2.waitKey（）


或者，您可以尝试卷积滤波器

编辑：
对于那些有C++问题的人来说，是一个基本的要点。< /P>你可以给我一个提示如何在C++中实现MSER吗？这对我来说是不太重要的，因为OpenCV文档很差。是一个例子。我会留给非极大的抑制部分来实现。抱歉，我不熟悉OpenCV java API。这看起来是OpenCV 2。我应该如何使它适应opencv 3.X？