虹膜识别1.opencv3同心圆的提取

在网上查了很多资料，但是有关同心圆提取切割的项目很少，我把我的思路写下来，还没有进行完善，因为要一步一步得做。

刚开始做先将复杂问题进行简化，假设我们知道同心圆的坐标位置，也就是这个同心圆位于整幅图像的正中央。那么我们要做的：

第一步，识别两个圆在图像中的位置，它们的圆心相同，只是半径不同。然后先把大圆切下来，存入image1中，再把原图中的小圆切下来，存入image2中。

第二步，现在我们得到了两个新图像，image1和image2，分别是在原图基础上挖去了一个大圆和一个小圆。下面我们用opencv3自带的subtract函数，对两幅图像进行相减，就能得到圆环也就是同心圆了。

如图：

第三步，进行极坐标变换，对于虹膜识别这个项目来说，抽象成数学模型就是将圆环展开成矩形。是通过极坐标的逆变换来实现的。但是这个我转换之后还是灰度图像，需要进一步进行处理。

下面是代码（代码借鉴了网上很多人的例子，我把它根据具体问题处理了一下）：

说明：这个代码只是初步代码，还有好多地方需要根据具体情况进行修改。先把这部分工作记录下来，算是个思路。

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include<opencv2/core/core.hpp>

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include<iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

bool polar_to_cartesian(cv::Mat& mat_p, cv::Mat& mat_c, double rows_c, double cols_c);

int main(int argc,char* argv[])

{

Mat image = imread("/Users/oumoemoe/Downloads/timg-3.jpeg");

Mat image1(image.rows, image.cols, image.type(), Scalar(180, 120, 50));//, Scalar(180, 120, 50)

Mat image2(image.rows, image.cols, image.type(), Scalar(180, 120, 50));

Mat image3(image.rows, image.cols, image.type(), Scalar(180, 120, 50));

Mat image4(image.rows, image.cols, image.type(), Scalar(180, 120, 50));

Point center(image.cols/2,image.rows/2);

float radius = image.rows/2;

float radius1=image.rows/4;

circle(image, center, radius, Scalar(0, 200, 100), 2, 8, 0);

for (int x = 0; x < image.cols; x++)

{

for (int y = 0; y < image.rows; y++)

{

int temp = ((x - center.x) * (x - center.x) + (y - center.y) *(y - center.y));

if (temp < (radius * radius))

{

image1.at<Vec3b>(Point(x, y))[0] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[0];

image1.at<Vec3b>(Point(x, y))[1] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[1];

image1.at<Vec3b>(Point(x, y))[2] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[2];

}

else

{

image2.at<Vec3b>(Point(x, y))[0] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[0];

image2.at<Vec3b>(Point(x, y))[1] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[1];

image2.at<Vec3b>(Point(x, y))[2] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[2];

}

for (int x = 0; x < image.cols; x++)

{

for (int y = 0; y < image.rows; y++)

{

int temp = ((x - center.x) * (x - center.x) + (y - center.y) *(y - center.y));

if (temp < (radius1 * radius1))

{

image3.at<Vec3b>(Point(x, y))[0] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[0];

image3.at<Vec3b>(Point(x, y))[1] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[1];

image3.at<Vec3b>(Point(x, y))[2] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[2];

}

else

{

image4.at<Vec3b>(Point(x, y))[0] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[0];

image4.at<Vec3b>(Point(x, y))[1] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[1];

image4.at<Vec3b>(Point(x, y))[2] = image.at<Vec3b>(Point(x, y))[2];

}

Mat dstImage;

subtract(image2, image4, dstImage,Mat(),-1);

// imshow("image1", image1);

imshow("image2", image2);

// imshow("image3", image3);

imshow("image4", image4);

imshow("dstImage", dstImage);

Mat dstImage2;

polar_to_cartesian(dstImage, dstImage2, 2*radius-2*radius1, 2*3.14*radius);

imshow("final", dstImage2);

while (uchar(waitKey() != 'q')) {}

return 0;

}

bool polar_to_cartesian(cv::Mat& mat_p, cv::Mat& mat_c, double rows_c, double cols_c)//极坐标转换成普通坐标，也就是圆转方

{

mat_c = cv::Mat::zeros(rows_c, cols_c, CV_8UC1);

int polar_d = mat_p.cols;

double polar_r = polar_d / 2.0; // 圆图半径

double delta_r = polar_r / rows_c; //半径因子

double delta_t = 2.0*3.1415 / cols_c; //角度因子

double center_polar_x = (polar_d - 1) / 2.0;

double center_polar_y = (polar_d - 1) / 2.0;

for (int i = 0; i < cols_c; i++)

{

double theta_p = i * delta_t; //方图第i列在圆图对应线的角度

double sin_theta = std::sin(theta_p);

double cos_theta = std::cos(theta_p);

for (int j = 0; j < rows_c; j++)

{

double temp_r = j * delta_r; //方图第j行在圆图上对应的半径长度

int polar_x = (int)(center_polar_x + temp_r * cos_theta);

int polar_y = (int)(center_polar_y - temp_r * sin_theta);

mat_c.ptr<uchar>(j)[i] = mat_p.ptr<uchar>(polar_y)[polar_x];

}

return true;

}

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