openMV_瞳孔识别轨迹记录_学习笔记

前言

openMVCam M7实现人眼的识别以及轨迹记录 此篇仅为菜鸡个人笔记 若存在错误希望各位大佬指正

一、什么是openMV？

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。

本文全程使用openMVCamM7为基础配合openMV的IDE进行学习
openMVCamM7 使用ARM CortexM7处理器，216 MHz ，512KB RAM，2 MB flash. 所有的 I/O 引脚输出 3.3V 并且 5V 耐受。

二、使用步骤

1.安装好openMV IDE

下载地址:https://openmv.io/pages/download.

这个安装很简单不做记录（注意选择和自己电脑相符的下载地址）

2.连接openMV与IDE

用数据线连接openMV和电脑
在设备管理器（右键 开始 ）里可以看见端口

然后在IDE 里点击连接

三、基本思路

1、流程图

2、基本思路

利用openmv对瞳孔的识别

四、代码示例

openMV可使用MicroPython进行程序编写，以下为MicroPython代码注释

	import sensor,time,image,lcd,pyb 

#以上功能仅为当前项目中所使用到的功能，这些库能做的远远不止这些

sensor.reset()  #相机传感器初始化
sensor.set_contrast(3)#设置相机图像对比度
sensor.set_gainceiling(16)#设置相机图像增益上限
sensor.set_framesize(sensor.VGA)#设置相机模块的帧大小
sensor.set_windowing((220, 190, 200, 100))#将相机的分辨率设置为当前分辨率的子分辨率
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)#设置相机模块的像素模式

lcd.init()#LCD屏幕初始化

p6=pyb.Pin("P6",pyb.Pin.OUT_PP)#设置引脚6为输出
p6.high()#p6输出高电频

eyes_cascade = image.HaarCascade("eye", stages=24)#利用HaarCascade加载haar-eye模块

n = 20 #设置照片张数
x1 = 0
while (n):clock.tick() #img0 = sensor.snapshot() #将当前图像保存为img0eyes = img0.find_features(eyes_cascade, threshold=0.5, scale=1.5) #加载lcd.display(sensor.snapshot())#设置lcd屏

 for e in eyes:   iris = img0.find_eye(e)#img0.draw_rectangle(e)img0.draw_cross(iris[0], iris[1])img0.draw_circle(iris[0], iris[1], 20, color=(255,0,0),fill = False)img0.save("singtown/s%s.pgm" %  n )img = image.Image("data.pgm")img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(255,0,0),fill = True)

 if (n % 2) == 0:if x1 != 0:x0=x1y0=y0x0=iris[0]y0=iris[1]img.draw_line(x0, y0, x1, y1, color=(255,0,0) ,thickness=1)else:x0=iris[0]y0=iris[1]else:x1=iris[0]y1=iris[1]img.draw_line(x0, y0, x1, y1, color=(255,0,0) ,thickness=1)

if n==20:img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(0,0,255),fill = True)if  n==0:img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(0,255,0),fill = True)break

img.save("data.pgm")#保存当前笔迹n=n-1

  print(clock.fps())输出fps

p6.low()#关闭灯光

以下为源码

# Tris_Detation - By: Ash、Scum - 周二 8月 4 2020import sensor,time,image,lcd,pyb sensor.reset()
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.VGA)
sensor.set_windowing((220, 190, 200, 100))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
lcd.init()p6=pyb.Pin("P6",pyb.Pin.OUT_PP)p6.high()eyes_cascade = image.HaarCascade("eye", stages=24)print(eyes_cascade)clock = time.clock()n = 20
x1 = 0
while (n):clock.tick()img0 = sensor.snapshot()eyes = img0.find_features(eyes_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)lcd.display(sensor.snapshot())for e in eyes:iris = img0.find_eye(e)#img0.draw_rectangle(e)img0.draw_cross(iris[0], iris[1])img0.draw_circle(iris[0], iris[1], 20, color=(255,0,0),fill = False)img0.save("singtown/s%s.pgm" %  n )img = image.Image("data.pgm")img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(255,0,0),fill = True)if (n % 2) == 0:if x1 != 0:x0=x1y0=y0x0=iris[0]y0=iris[1]img.draw_line(x0, y0, x1, y1, color=(255,0,0) ,thickness=1)else:x0=iris[0]y0=iris[1]else:x1=iris[0]y1=iris[1]img.draw_line(x0, y0, x1, y1, color=(255,0,0) ,thickness=1)if n==20:img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(0,0,255),fill = True)if  n==0:img.draw_circle(iris[0], iris[1], 1, color=(0,255,0),fill = True)breakimg.save("data.pgm")n=n-1print(clock.fps())p6.low()

代码可以实现自动识别人眼并自动标识瞳孔中心以及瞳孔

并将保存图片保存在sd卡中为pgm文件（用ps打开）

与此同时记录每一次瞳孔位置将其轨迹在空白图片中（空白图片需手动更新）

五、视频演示

链接: https://www.bilibili.com/video/BV1YV411y7rD/.
https://www.bilibili.com/video/BV1YV411y7rD/