Шаг в будущее. Eye Tracking, разработка алгоритма определения зрачка на растровом изображении

Август 20, 2022

Главная
Информатика
Шаг в будущее. Eye Tracking, разработка алгоритма определения зрачка на растровом изображении

Содержание

2. Что такое Eye Tracking?
3. Где это может применяться? Маркетинговые исследования Виртуальная реальность
4. Где это может применяться? Коммуникационные системы для полностью парализованных людей Управление компьютером
5. Аппаратная часть Инфракрасная подсветка Веб-камера, без ИК-фильтра
6. Этапы работы алгоритма Подготовка Поиск множеств тёмных пикселей Нахождение круглого множества Определение геометрического центра
7. Этап 1: Подготовка Оперативная память Цвета всех пикселей изображения, полученного с веб-камеры Bitmap bitmap = Camera.Frame;
8. Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселей Входные данные алгоритма Выходные данные 2ого этапа выполнения алгортима
9. Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселей for (int i = 3; i { for (int j
10. Этап 3: Нахождение круглого множества bool IsRound(List l, out double dif) { double maxDistance = -1.0;
11. Этап 4: Определение барицентра Point GetCenter(List p) { int avrX = 0, avrY = 0; for
13. Скачать презентацию

Слайд 2

Что такое Eye Tracking?

Слайд 3

Где это может применяться?
Маркетинговые исследования
Виртуальная реальность

Слайд 4

Где это может применяться?
Коммуникационные системы для полностью парализованных людей
Управление компьютером

Слайд 5

Аппаратная часть
Инфракрасная подсветка
Веб-камера, без ИК-фильтра

Слайд 6

Этапы работы алгоритма
Подготовка
Поиск множеств тёмных пикселей
Нахождение круглого множества
Определение геометрического центра

Слайд 7

Этап 1: Подготовка
Оперативная память
Цвета всех пикселей изображения, полученного с веб-камеры
Bitmap bitmap

= Camera.Frame;
BitmapData bitmapData = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height),
ImageLockMode.ReadOnly, bitmap.PixelFormat);
IntPtr ptr = bitmapData.Scan0;
int count = Math.Abs(bitmapData.Stride) * bitmap.Height;
byte[] colors = new byte[count];
bool[,] flags = new bool[bitmap.Height,bitmap.Width];        System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, colors, 0, count);
            bitmap.UnlockBits(bitmapData);
            List> groups = new List>();
            List> glints = new List>();
            List barycentersOfGlints = new List();

Исходный код (фрагмент):

Слайд 8

Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселей
Входные данные алгоритма
Выходные данные 2ого этапа

выполнения алгортима

Слайд 9

Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселей
for (int i = 3; i

< bitmap.Height - 3; i += 3)
            {
                for (int j = 9; j < bitmapData.Stride - 9; j += 9)
                {
                    int R = colors[i * Math.Abs(bitmapData.Stride) + j];
                    int G = colors[i * Math.Abs(bitmapData.Stride) + j + 1];
                    int B = colors[i * Math.Abs(bitmapData.Stride) + j + 2];
if (R <= PUPIL_COLOR_BORDER &&
G <= PUPIL_COLOR_BORDER && B <= PUPIL_COLOR_BORDER)
                    {
                        Point p = new Point(j / 3, i);
                        if (!flags[p.Y, p.X])
                        {
                            List points = FindGroup(p);
                            if (points.Count >= 500)
                                groups.Add(points);
                        }
                    }

Исходный код перебора всех пикселей

Слайд 10

Этап 3: Нахождение круглого множества
bool IsRound(List l, out double dif)
{
double

maxDistance = -1.0;
                double radius = 0;
                Point center = GetCenter(l);
                foreach (Point p in l)
                {
                    double currentDistance = GetDistance(p, center);
                    if (currentDistance > maxDistance)
                        maxDistance = currentDistance;
                    radius += currentDistance;
                }
                radius /= l.Count;
                double[] radiuses = GetRadiuses(l, int leftX, int upY);
                dif = Math.Max(Math.Max(Math.Abs(radiuses[0] - radiuses[1]), Math.Abs(radiuses[0] - radiuses[2])), Math.Abs(radiuses[1] - radiuses[2]));
                return true;
}

Слайд 11

Этап 4: Определение барицентра
Point GetCenter(List p)
{
int avrX = 0,

avrY = 0;
                for (int i = 0; i < p.Count; i++)
                {
                    avrX += p[i].X;
                    avrY += p[i].Y;
                }
                return new Point(avrX / p.Count, avrY / p.Count);
            }

Функция вычисления барицентра:

Шаг в будущее. Eye Tracking, разработка алгоритма определения зрачка на растровом изображении

Содержание

Что такое Eye Tracking?

Где это может применяться?Маркетинговые исследованияВиртуальная реальность

Где это может применяться?Коммуникационные системы для полностью парализованных людейУправление компьютером

Аппаратная частьИнфракрасная подсветкаВеб-камера, без ИК-фильтра

Этапы работы алгоритмаПодготовкаПоиск множеств тёмных пикселейНахождение круглого множестваОпределение геометрического центра

Этап 1: ПодготовкаОперативная памятьЦвета всех пикселей изображения, полученного с веб-камерыBitmap bitmap

Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселейВходные данные алгоритмаВыходные данные 2ого этапа

Этап 2: Поиск множеств тёмных пикселейfor (int i = 3; i

Этап 3: Нахождение круглого множестваbool IsRound(List l, out double dif) { double

Этап 4: Определение барицентраPoint GetCenter(List p) { int avrX = 0,

Похожие презентации