文中提出了一种改进的红外图像中瞳孔定位算法。在红外暗瞳图像中,首先用阈值分割获得候选瞳孔区域,通过形态学运算、团块筛选获得瞳孔区域,对该区域进行边缘检测、斑点去除和椭圆拟合等处理,精确定位瞳孔。实验结果表明,该算法能够很好的克服反射光斑、睫毛及阴影等干扰问题
2021-04-27 22:08:24
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使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。代码很简洁，易于理解。
2020-01-03 11:40:15
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使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。代码很简洁，易于理解。
2019-12-21 21:11:37
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利用最简单的 边缘检测+Hough变换 检测瞳孔，要求输入图片为单只眼睛的图片，此代码不具备检测人脸人眼的功能。对于瞪大的眼睛图片，此代码检测的效果最好。
2019-12-21 20:54:58
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在VC6.0环境下，借助openCV函数库，对视频中的人脸进行检测，并实时跟踪，然后用Haar特征的分类器定位人脸，并检测瞳孔存在与否，提取关于眼睛的疲劳信息
2019-12-21 18:52:27
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使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。代码很简洁，易于理解。
2019-12-21 18:48:43
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