Explication de routine-08-face_eye_detection suivi de l'œil humain

Tutoriel vidéo 17 - Reconnaissance de l'œil humain et suivi des pupilles : https://singtown.com/learn/50025/

Cette routine est 08-Eye_Tracking-face_eye_detection\ Cette routine utilise d'abord l'opérateur haar pour la reconnaissance faciale, puis utilise l'opérateur haar pour trouver les yeux dans le visage afin de mettre en œuvre le suivi oculaire.

# 人眼追踪例程
#
# 该脚本使用内置的前脸检测器来查找脸部，然后查找脸部的眼睛。如果你想确定
# 眼睛的瞳孔，请参阅iris_detection脚本，了解如何做到这一点。

import sensor, time, image

#重置传感器
sensor.reset()

#传感器设置
sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

# 加载Haar算子
# 默认情况下，这将使用所有阶段，较低的阶段更快但不太准确。
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)#人脸识别的haar算子
eyes_cascade = image.HaarCascade("eye", stages=24)#眼睛的haar算子
#image.HaarCascade(path, stages=Auto)加载一个haar模型。haar模型是二进制文件，
#这个模型如果是自定义的，则引号内为模型文件的路径；也可以使用内置的haar模型，
#比如“frontalface” 人脸模型或者“eye”人眼模型。
#stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配，但会降低准确率。
print(face_cascade, eyes_cascade)

# FPS clock
clock = time.clock()

while (True):
    clock.tick()

    # Capture snapshot
    #捕获快照
    img = sensor.snapshot()

    # Find a face !
    # Note: Lower scale factor scales-down the image more and detects smaller objects.
    # Higher threshold results in a higher detection rate, with more false positives.
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)
    # 先利用haar算子找到视野中的人脸。image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大，
    # 匹配速度越快，错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。


    # Draw faces
    #将找到的人脸用矩形标记出来
    for face in objects:
        img.draw_rectangle(face)
        # Now find eyes within each face.
        # 现在找出每一张脸的眼睛。
        # Note: Use a higher threshold here (more detections) and lower scale (to find small objects)
        # 注意:这里使用更高的阈值(更多的检测)和更低的尺度(寻找小物体)
        eyes = img.find_features(eyes_cascade, threshold=0.5, scale=1.2, roi=face)
        #在人脸中识别眼睛。roi参数设置特征寻找的范围，roi=face即在找到的人脸中识别眼睛。
        #将找到的眼睛标记出来        
        for e in eyes:
            img.draw_rectangle(e)

    # 打印FPS。
    # 注意:实际FPS更高，流FB使它更慢。
    print(clock.fps())

L'effet de l'exécution du programme est le suivant :

Explication officielle de la fonction du document chinois OpenMV de Singtown Technology :