Мне любопытно найти глаза от изображения. Предположим, у меня есть перевернутое изображение, и у меня есть 3 капли, представляющие два глаза и рот. Есть ли способ определить, какой из областей пикселей является областью глаз и приблизительным центром?Найти глаза и рот в изображении лица
Вы можете проверить следующий блог, который очень хорошо оснащен обнаружением лицевых ориентиров, включая области глаз. Намного проще найти приблизительный центр глаза. Он дает шесть очков (37-42 левого глаза & 43-48 правого глаза) глаза вдоль глазной крышки, которое можно использовать для расчета центра глаз.
Detect eyes, nose, lips, and jaw with dlib, OpenCV, and Python
Есть намного больше, Вы можете найти их очень интересно и полезно.
OpenCV является акронимом открытого компьютерного зрения. это проект, который работает на распознавании лиц с распознаванием лиц и торможении, и многое другое.
Существует хорошо написанный documentation и множество примеров по всему Интернету. Предлагаю вам взглянуть на это.
Он работает с Java, C++ и python.
Для поиска глаз, если это ваш главный интерес.
Я не уверен, что я правильно слежу за вашим вопросом! Вы хотите обработать серый уровень/цветное изображение или двоичное изображение.
Вы можете найти следующие ссылки актуальны, если вы пытаетесь найти координатные точки на лице изображений
Я бы на самом деле рекомендуем использовать библиотеку dlib.
Я использовал его недавно. Вы можете использовать его очень легко для обнаружения объекта, и если вы хотите обучить его для своих объектов, довольно легко использовать imglab.
http://blog.dlib.net/2014/02/dlib-186-released-make-your-own-object.html
Смотрите это.
С некоторой фильтрацией изображения и пороговыми значениями мне удалось изолировать капли, содержащие глаза, но я не знаю, как проверить, будут ли эти капли более вероятными быть каплями на шее или глазным блобом, я бы хотел проверить, что анализ blob shape – Madalin
[этот пример] (http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html) показывает, как найти, благодаря классификатору cascada, массив глаз, связанных с их положением , классификатор - это способ использования алгоритма машинного обучения, чтобы найти что-то вроде глаз в кадре. – Gabrio