样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144472567 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2662 标注数量(json文件个数)：2662 标注类别数：2 标注类别名称:["pupil","iris"] 每个类别标注的框数： pupil count = 2660 iris count = 2666 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

二维gabor滤波器提取瞳孔-gaborconvolve.m 把附件解压于matlab安装目录下work文件下，然后在matlab软件命令窗口中输入: gabor回车，即出现一个类似对话框的界面，在界面上输入合适的参数便能提取出眼的瞳孔，，（用于基于log-gabor小波变换的虹膜识别论文） 我第三次在论坛上发贴，，描述不清的地方请原谅。。！希望大家喜欢哦。。:)

为了提高瞳孔中心定位精度,降低运算复杂度,首先采用星射线方法获取瞳孔边界点,与对整幅图搜索相比,计算量大大减小.设定感兴趣区域,对眼皮、眼睫毛及光斑干扰产生的虚假特征点进行剔除,然后利用特征点通过随机化的椭圆拟合定位瞳孔中心.随机化椭圆拟合允许杂质点的存在,确保了拟合定位算法的准确性,对虚假点的剔除更进一步加快了拟合速度.在连续帧处理时通过瞳孔像素数的变化快速对眨眼进行检测,区分眨眼与伪眨眼.实验结果表明,该算法简单且鲁棒性好.

android安卓眼球瞳孔识别源码Demo APP,可选择图片识别，可选择视频，也可以打开摄像头。三种方式，识别人眼睛位置和瞳孔位置。十分精确和高效。 应用十分广泛，比如：瞳孔距离检测，注意力评估，眼球控制鼠标相关大家交互等。 方案介绍文章：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/124290719 在文章中，你可以了解到一些目前上市场上主流的方案比如dlib方案，梯度算法方案等来检测眼球的。本方案是一个新的方案与之相比优势明显，欢迎下载测试。 软件为app版本。需要安卓的设备测试，64位常见的手机即可。老旧手机无法运行可以联络我帮你处理。无积分下载也可以联络我免费发送给你测试。

回顾了视线跟踪技术的研究历程，系统地归纳总结了基于光学记录方法的视线跟踪算法，在此基 础上，设计了一种通用视线跟踪系统实现框架，描述了基于瞳孔一角膜反射向量法的视线跟踪系统的基 本构成，分析了该系统的关键算法功能。为实用视线跟踪系统的研制在理论和实践上提供了有益的经验。

设计了一款基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统。该系统通过安装在眼镜上的摄像头采集人眼球瞳孔运动图像，并利用硬件电路分离视频同步信号，然后将信息传送至S3C6410嵌入式处理器，处理器利用图像处理算法计算出人的瞳孔运动轨迹，从而得到人眼瞳孔的实时定位信息。该系统具有较为广泛的应用前景，可以通过人眼睛的转动来实现对各种智能化设备的控制，能够应用于残疾人智能护理、病床智能护理等实际领域。

QT+opencv，实现瞳孔检测。基于笔记本自带的摄像头。后续可以自己添加部分功能。

基于MATLAB的瞳孔虹膜识别-pupilimg02.fig 努力了好久，现在终于实现了基于MATLAB的瞳孔提取，想要进一步实现虹膜提取，欢迎有想法的一起探讨。

针对现阶段实现瞳孔精确定位算法过于繁琐的问题，提出一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法。首先用灰度积分算法粗略找出人眼部位在人脸上的大概位置，然后用Hough变换定位出人眼瞳孔中心的精确位置，接着用Harris角点检测算法对眼角点进行定位，最后通过瞳孔与眼角点的相互坐标定位出人眼瞳孔的精确位置。通过matlab对所提算法进行检验，证明了该算法是一种实现简单、定位精确的算法。

基于opencv，用C++开发的基于模板匹配的，红外光照明下的实时瞳孔识别算法，带有搜索域跟踪功能，i7下cpu上处理能达到30fps以上