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使用PyTorch和U2Net进行眼球虹膜及瞳孔分割

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简介：
本研究采用PyTorch框架下的U2Net模型，专注于高效准确地实现眼球中虹膜与瞳孔区域的自动分割。通过深度学习技术优化眼部特征识别，为生物认证等领域提供精确的数据支持。 资源包含235张训练用数据，已标注眼球、虹膜和瞳仁的位置，并提供了u2net和u2netp的预训练模型。安装依赖后可以直接运行脚本获取生成的结果。如果有不明白的地方，请参考个人博客中的使用指南。如果在获取资源后无法执行，请联系我寻求帮助。

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  • 使用PyTorch和U2Net进行眼球虹膜及瞳孔分割
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    本研究采用PyTorch框架下的U2Net模型，专注于高效准确地实现眼球中虹膜与瞳孔区域的自动分割。通过深度学习技术优化眼部特征识别，为生物认证等领域提供精确的数据支持。 资源包含235张训练用数据，已标注眼球、虹膜和瞳仁的位置，并提供了u2net和u2netp的预训练模型。安装依赖后可以直接运行脚本获取生成的结果。如果有不明白的地方，请参考个人博客中的使用指南。如果在获取资源后无法执行，请联系我寻求帮助。
     
  • MATLAB虹膜和瞳孔检测
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    本项目采用MATLAB软件实现虹膜与瞳孔的自动检测技术，结合图像处理算法识别眼部特征，为生物认证提供高效准确的数据支持。 利用MATLAB进行虹膜检测，包括处理噪声区域的inpainting。
     
  • MATLAB虹膜与瞳孔识别
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    本项目利用MATLAB平台开发虹膜和瞳孔识别系统，结合图像处理技术，实现高精度生物特征识别，适用于安全认证、用户身份验证等领域。 在使用MATLAB进行瞳孔虹膜识别时，可以通过区域生长函数regiongrowing来提取感兴趣区域，并利用LM椭圆拟合算法计算出半径。这种方法结合了图像处理中的两种重要技术，能够高效准确地完成瞳孔与虹膜的定位和尺寸测量任务。
     
  • 眼睛瞳孔与虹膜分割数据集（LabelMe格式，含2662张图片，2个类别）.7z
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    本数据集包含2662张图片，采用LabelMe格式标注，涵盖眼睛瞳孔和虹膜两个类别，适用于眼部特征识别与分割研究。 样本图由labelme工具以5.5.0版本进行标注。 数据集格式为labelme格式（不包含mask文件，仅包含jpg图片及其对应的json文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：2662张 - 标注数量（json文件个数）：2662份 - 标注类别总数：2类 - 类别名称包括pupil和iris - 每一类别的标注框数量： - pupil的标注框共2660个 - iris的标注框共2666个 使用多边形（polygon）进行各分类对象的标记。 重要说明：用户可以利用labelme软件打开并编辑数据集，同时需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco等其他形式以用于语义分割或者实例分割任务。 请注意，本数据集不对训练模型及其权重文件的精度提供任何保证；提供的仅是准确且合理的标注信息。
     
  • 基于MATLAB的瞳孔与虹膜识别-pupilimg01.fig
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    本项目利用MATLAB开发实现了一套瞳孔和虹膜自动识别系统，通过图像处理技术精准定位并分析眼部特征。关键代码及结果展示于文件pupilimg01.fig中。 经过长时间的努力，我终于在MATLAB上实现了瞳孔提取的功能。接下来我希望进一步实现虹膜的提取，并欢迎有兴趣的朋友一起探讨这个话题。
     
  • Android安卓眼球和瞳孔识别源码Demo APP
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    本APP提供基于Android平台的眼球及瞳孔识别技术演示程序源代码，适用于开发者学习与研究人脸识别及生物特征分析。 此Android应用提供了一个眼球瞳孔识别的Demo版本，支持三种操作模式：选择图片、视频或打开摄像头进行实时识别。该应用程序能够精准高效地定位眼睛位置及瞳孔中心点，适用于多种应用场景，如检测两眼之间的距离、评估注意力水平以及实现眼球控制鼠标等交互方式。 本段落介绍了一种新颖的眼球识别方案，并与市场上流行的dlib和梯度算法等方法进行了对比，展示了其独特优势。该应用程序需要安装在支持64位的Android设备上运行，老旧手机可能无法正常运作。如有任何问题或需求，请联系开发者进行咨询或者测试体验。 欢迎下载并试用此应用以了解更详细的功能表现与实际效果。
     
  • 基于Daugman积分微分算子的虹膜分割方法：利用Matlab实现人眼虹膜图像处理及定位
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    本研究提出了一种基于Daugman积分微分算子的新型虹膜分割算法，并使用MATLAB实现了该算法，有效提升了人眼虹膜图像的处理和定位精度。 该 M 文件集合接收人类虹膜的特写图像作为输入，并返回原始图像，其中叠加了对应于瞳孔和虹膜边界的圆圈。此外，它还在变量 ci 和 cp 中返回两个边界中心及半径坐标的信息。关于如何使用函数的具体说明包含在 .txt 文件中。所有相关函数都必须位于搜索路径上才能正常运行。 由于我是在2007年编写了这些文件，并且现在没有时间对其进行支持，如果您觉得这对您有帮助的话，您可以自由地扩展和重用它们。
     
  • 利用MATLAB进行虹膜识别
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    本项目旨在探索和实现基于MATLAB平台的虹膜识别技术。通过图像处理与模式识别算法，提取并分析虹膜特征，以验证身份，具有高安全性及准确性。 这个虹膜识别程序非常完整，涵盖了边缘检测、归一化以及使用汉明矩进行特征匹配等功能。
     
  • 利用C++进行虹膜识别
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    本项目致力于探索和开发基于C++编程语言的虹膜识别技术，旨在通过高效算法实现精准的身份验证系统。 通过动态轮廓模型进行虹膜内边缘检测及模式匹配。
     
  • 基于C++和OpenCV的虹膜分割(Iris Segmentation)
    优质
    本项目采用C++编程语言与OpenCV库，致力于实现高效准确的人眼虹膜区域自动定位及分割技术，为生物识别提供坚实的技术支持。 虹膜分割的实现代码使用了C++和OpenCV库编写，并且资源还包括测试图片以及方法介绍的PPT。关于该资源的具体内容可以参考我的博客文章中的详细介绍。