image-processing - 应用边缘检测后如何去除一些边缘？

Question

我需要找到虹膜边缘，我使用的输入图像不是完全圆形的虹膜，有时它可能被眼睑覆盖。
我找到了一篇期刊文章的摘要，发现虹膜甚至被眼睑覆盖。但是，我坚持了其中一个步骤。同样，因为只有摘要，我找不到那篇文章的全文。

这就是我卡住的地方，我有一个图像，它已经被垂直 Sobel 边缘检测暗示了。
我有一个图像输入，这是图片:



这是应用垂直边缘检测后的图片:



我需要删除除虹膜边缘(红色边缘)之外的所有边缘。



我的预期结果应该是这样的:

Note : Some images might only have left or right edges of the pupil like the image above, but some images might have left and right edges for the pupil.

在我看来，有两种方法可以获得边缘。

删除水平边缘，因为瞳孔边缘有点垂直。但我不知道如何去除水平边缘，它不是真正的水平线，而是弯曲的水平线。

找出图中最长的边(我也不知道找到最长边的算法是什么)。

哪一种是解决我的问题的正确方法？或者不是上面两个选项？

如果你知道找到不完全圆形物体的方法，特别是虹膜，请告诉我，它使我的项目更容易。

Answer 1

这是一个特征检测问题，因此，我会使用 Hough Circle Transformation在 OpenCV 库中 ( tutorial )。从截图中可以看出，该方法在检测局部圆度方面非常稳健。

import cv2
import cv2.cv as cv
import numpy as np

img = cv2.imread(r'C:\path\to\eye.jpg',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=150,param2=30,minRadius=20,maxRadius=100)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()