使用 houstransform 和小波变换的眼检测

资 源 简 介

使用 houstransform 和小波变换的眼检测

详 情 说 明

眼睛检测是计算机视觉领域的重要任务，可应用于人机交互、疲劳检测等场景。结合小波变换和霍夫变换的方法提供了一种有效的解决方案。

小波变换在图像处理中表现出色，能够有效捕捉眼睛区域的多尺度特征。通过分解图像到不同频率子带，可以突出显示眼睛的纹理和边缘信息。自适应处理技术能动态调整参数，适应不同光照条件和个体差异。

霍夫变换用于检测图像中的几何形状，特别适合定位圆形或椭圆形的瞳孔区域。改进的算法能够处理眼睛可能存在的部分遮挡或变形情况。

这两种技术的结合实现了从粗定位到精确定位的完整流程：首先利用小波变换预处理图像并提取候选区域，然后应用霍夫变换准确定位眼睛位置。这种方法对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。