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[项目] 树莓派电容式触摸屏试用——瞳孔跟踪

本帖最后由云天于 2022-5-2 16:39 编辑

【项目背景】
4月份获得了试用树莓派5寸TFT电容式触摸屏的机会，到手后，因工作原因，一直没有去过。这两天有点时间，看了一下Mediapipe官网，发现了“MediaPipe Iris”功能，
树莓派电容式触摸屏试用——瞳孔跟踪图1

可惜，MediaPipe SDK的 python版本是不支持虹膜检测。
这个难不住我。

【项目设计】
先通过MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据，
树莓派电容式触摸屏试用——瞳孔跟踪图2

根据编号，很容筛选出左眼与右眼所在的区域所有点，然后完成区域的截取。

树莓派电容式触摸屏试用——瞳孔跟踪图3

再使用Opencv的cv2.findContours实现瞳孔识别与跟踪。

【程序代码】
1、加载Mediapipe和OpenCV库

import cv2 as cv2
import  mediapipe as mp
import numpy as np
复制代码

2、人脸landmark检测代码如下：


# 导入可视化函数和可视化样式
mp_drawing=mp.solutions.drawing_utils
#mp_drawing_styles=mp.solutions.drawing_styles
# 导入三维人脸关键点检测模型
mp_face_mesh=mp.solutions.face_mesh
drawing_spec = mp_drawing.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=1)
cap = cv2.VideoCapture(0)
with mp_face_mesh.FaceMesh(
    max_num_faces=4,
    min_detection_confidence=0.5,
    min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
  while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if not success:
      print("Ignoring empty camera frame.")
      # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'.
      break

    h, w, c = frame.shape
    # image = cv2.resize(frame, (w //2, h//2))
    # frame = cv2.flip(frame, 1)
    image = np.copy(frame)
    h2, w2, c2 = image.shape
    # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to
    # pass by reference.
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = face_mesh.process(image)

    # Draw the face mesh annotations on the image.
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    left_eyes = []
    right_eyes = []
    if results.multi_face_landmarks:
      for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
        for idx, landmark in enumerate(face_landmarks.landmark):
          
          if idx == 246 or idx == 159 or idx == 158  or idx == 145 or idx == 153 or idx == 190:  # left
          #if idx == 53 or idx == 111:  # left
            x1 = np.int(landmark.x * w2)
            y1 = np.int(landmark.y * h2)
            left_eyes.append((x1, y1))
            #cv2.circle(image, (x1, y1), 4, (255, 0, 255), 4, cv2.LINE_AA)
          if idx ==374 or idx == 380  or idx == 385 or idx == 386 or idx == 390  or idx == 414: # right
          #if idx == 276 or idx == 340: # right
            x1 = np.int(landmark.x * w2)
            y1 = np.int(landmark.y * h2)
            right_eyes.append((x1, y1))
            #cv2.circle(image, (x1, y1), 4, (0, 255, 255), 4, cv2.LINE_AA)
        if len(right_eyes)+len(left_eyes)==12: 
         #矩形边框（Bounding Rectangle）是说，用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。  
         right_box = cv2.boundingRect(np.asarray(right_eyes))
        
         left_box = cv2.boundingRect(np.asarray(left_eyes))
         
         detect_iris(image, right_box, left_box)
    cv2.imshow('MediaPipe Face Mesh', image)
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
      cv2.imwrite("D:/iris_detect_result.png", image)
      break
cap.release()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
复制代码

3、虹膜l检测代码如下：


def detect_iris(image, right_box, left_box):
   
  left_roi = image[left_box[1]:left_box[1] + left_box[3], left_box[0]:left_box[0] + left_box[2]]
  cv2.imshow('left_eye', left_roi)
  lh, lw, lc = left_roi.shape
  right_roi = image[right_box[1]:right_box[1]+right_box[3],right_box[0]:right_box[0]+right_box[2]]
  cv2.imshow('right_eye', right_roi)
  rh, rw, rc = right_roi.shape
  if rh>0 and lh>0:
    rows, cols, _ =right_roi.shape   #保存视频尺寸以备用
    gray_roi = cv2.cvtColor(right_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #转灰度
    gray_roi = cv2.GaussianBlur(gray_roi, (7, 7), 0)    #高斯滤波一次
    _, threshold = cv2.threshold(gray_roi, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  #二值化，依据需要改变阈值
    contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #画连通域
    contours = sorted(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x), reverse=True)

    for cnt in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.circle(right_roi, (x + int(w/2), y + int(h/2)), int(h/2), (0, 0, 255), 3)
        break

    rows, cols, _ =left_roi.shape   #保存视频尺寸以备用
    gray_roi = cv2.cvtColor(left_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #转灰度
    gray_roi = cv2.GaussianBlur(gray_roi, (7, 7), 0)    #高斯滤波一次
    _, threshold = cv2.threshold(gray_roi, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  #二值化，依据需要改变阈值
    contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #画连通域
    contours = sorted(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x), reverse=True)

    for cnt in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.circle(left_roi, (x + int(w/2), y + int(h/2)), int(h/2), (0, 0, 255), 3)
        break
复制代码