Matlab实现人眼精准识别和定位

detector=vision.CascadeObjectDetector('LeftEyeCART');

利用matlab中的vision包来检测人眼

是不是定位的很准，下面放一下代码：

detector=vision.CascadeObjectDetector('LeftEyeCART');
input_image=imread('img3.jpg');
figure();imshow(input_image);title('原图');
gauss_image=imgaussfilt(input_image,1);
eyes=step(detector,gauss_image);size_eyes = size(eyes);%眼睛的狂
hold on;
for i =1:size_eyes(1);2eyes_final=eyes(i,1:2);%x,yimage = imcrop(gauss_image,eyes(i,:));rectangle('Position',eyes(i,:),'edgeColor','b');image = rgb2gray(image);image = im2double(image);[grad_x,grad_y] = gradient(image);%计算梯度g = grad_x.*grad_x + grad_y.*grad_y;g = sqrt(g);%眼睛区域的梯度图std_g = std(g(:));%计算标准差mean_g = mean(g(:));%计算平均值%其实这一步取得是< mean_g - 0.5*std_g和> mean_g + 0.5*std_g部分g_1 = g;g_1(g_1 < mean_g + 0.5*std_g) = 0;%梯度图中小于均值+0.5*标准差的设置为0g_2 = g;g_2(g_2 > mean_g - 0.5*std_g) = 0;%梯度图中大于均值-0.5标准差的设置为0g = g_1 + g_2;temp_g = g;w = 1-image;temp_g(temp_g ~= 0) = 1;%将不等于0的设置为1 这该图只有0和1两个值grad_x = grad_x.*temp_g;%与梯度相成grad_y = grad_y.*temp_g;size_img = size(image);Dx = repmat(1:size_img(2),size_img(1),1);%每一行都是1-44Dy = repmat(transpose(1:size_img(1)),1,size_img(2));%转置C_max = 0;X = 0;Y = 0;%为了得出眼睛的中心位置for x = 1:size_img(2)for y = 1:size_img(1)D_x = Dx - x;D_y = Dy - y;D_t = D_x.*D_x + D_y.*D_y;E = sqrt(D_t);D_x = D_x./E;D_y = D_y./E;C_x = D_x.*grad_x;C_y = D_y.*grad_y;C = w(y,x)*(C_x + C_y);C(C < 0) = 0;ind = find(isnan(C));C(ind)=0;% C(isNaN(C)) = 0;total_C = sum(sum(C));if(total_C > C_max)C_max = total_C;X = x;Y = y;endendendplot(X+eyes_final(1),Y+eyes_final(2),'r+','MarkerSize',10);p(i,1)=X+eyes_final(1);p(i,2)=Y+eyes_final(2);
end

再展示几张普通人的定位把：

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