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基于C++和OpenCV的虹膜分割(Iris Segmentation)

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简介：
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。

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  • 基于C++和OpenCV的虹膜分割(Iris Segmentation)
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    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。
     
  • CASIA-Iris-Twins 虹膜数据集
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    CASIA-Iris-Twins 是由中国科学院自动化研究所提供的虹膜图像数据库，专注于包含双胞胎和亲属关系个体的数据集合，用于深入研究虹膜识别技术。 中科院虹膜数据库包含99对双胞胎的虹膜图像资料，这些数据对于虹膜研究非常有价值。
     
  • CASIA-Iris-Thousand虹膜数据库集
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    CASIA-Iris-Thousand虹膜数据库集是由中国科学院自动化研究所建立的一个大规模虹膜图像数据集，包含超过一千名不同个体的高质量虹膜图片，广泛应用于生物识别和身份验证的研究与开发。 CASIA-Iris-Thousand 数据集包含来自1,000名受试者的20,000幅虹膜图像，非常适合用于研究虹膜特征的独特性，并开发新的虹膜分类和索引方法。庞大的数据量足以支撑一般的虹膜相关性研究。
     
  • 基于C++和OpenCV2的虹膜识别项目
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    本项目旨在开发一种高效准确的虹膜识别系统，采用C++编程语言与OpenCV2库进行图像处理，实现虹膜特征提取及身份验证功能。 环境：VS2015，C++，Win10（其他版本可能也可以），Opencv249。使用VS2015直接打开工程运行即可。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 虹膜数据库CASIA-Iris-Lamp（仅含前50人）
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    虹膜数据库CASIA-Iris-Lamp包含前50人的虹膜图像数据，适用于模式识别和生物特征认证研究。该库由中科院开发，提供多样化的采集条件下的高质量样本。 虹膜数据库CASIA-Iris-Lamp包含前50个人的数据。
     
  • 基于MATLAB的ISODATA算法在视网膜图像血管分割中的应用-REITNA-SEGMENTATION
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    本文探讨了利用MATLAB平台实施ISODATA聚类算法于视网膜图像血管分割的应用，旨在提高REITNA-SEGMENTATION系统的精度与效率。 ISODATA算法的Matlab代码用于视网膜图像分割以提取血管复杂结构。详情如下： 用法：运行mainDemo.m 步骤1：从文件夹“retina_images\1.tif”读取matlab工作区中的视网膜图像。 步骤2：将ISODATA算法应用于输入的视网膜图像，用于从中分离出血管部分。使用迭代方法计算全局阈值以实现这一目的。具体来说，函数LEVEL=ISODATA(I)可以用来找到一个归一化的强度值（位于[0,1]范围内），该值可用于通过IM2BW将强度图像转换为二进制图像的全局阈值。这种方法是由Ridler和Calvard开发的一种迭代技术。 步骤3：加载真实视网膜图像（label_images/1.tif）以评估算法性能，即比较分割结果与实际目标区域之间的匹配程度。此时我们有两个对比对象，一个代表真实的视网膜结构图（groundtruth），另一个则是通过ISODATA算法得到的分割结果图。为了量化这种算法的效果，计算了“真阳性”、“假阳性”，以及“真阴性”和“假阴性”的比率来进行评估。 以上是整个流程的大致描述，具体细节可以参考对应的代码文件来进一步了解实现方式。
     
  • Hough变换在MATLAB中的虹膜识别代码-Iris-Recognition
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    本项目介绍了一种基于MATLAB环境下的虹膜识别技术，核心使用了Hough变换算法。通过精确检测和定位眼睛图像中的虹膜区域，实现了高效可靠的生物特征识别功能。 Hough变换在Matlab中的虹膜识别应用使用少量数据集实现。该代码能够定位圆形的虹膜和瞳孔区域，并处理眼睑、睫毛以及反射等问题。采用对数Gabor滤波器进行处理，从同一对象获取的虹膜图像存储在同一子文件夹中，并标明左右指示。