Numpy
Opencv
1- Sistemdeki görültülerden kurtulmak için görüntümüze blur ulgulandı.
gray_roi_blur = cv.GaussianBlur(gray_roi, (3, 3), 7)
2- Göz bebeğin içerindeki siyah noktayı ayırt etmek için, görüntümüze threshold uygulandı.
- 0-255 arasında degerler verilebilir. 0 en koyu 255 ise en aydınlık şeklindedir.
- threshold methodu olarak
cv.THRESH_BINARY_INVmethodu kullanıldı. Yani koyu verdiğimiz değerdeki kısımlar beyaz diğer kısımlar ise siyah şeklinde gösterilecektir.
_, threshold = cv.threshold(gray_roi_blur, 3, 255,
cv.THRESH_BINARY_INV)
3- Bulunana beyaz kısımları tespit edilmesi ve koordinatlarının alınması için Contours methodu kullanıldı.
contours, _ = cv.findContours(threshold, cv.RETR_TREE,
cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)- contourslari yazdirildigi zaman bize maskelediğimiz yerlerin koordinatlerını verir.
- eğer bunları çizdirmek içinde
cv.drawContours(frame, i, -1, (0, 0, 255), 4)fonk. kullanabiliriz.
- ama burada hala bi problem mevcuttur, resmimizde hala görültüler mevcuttur ve bunları gideremedik
burada contour ları sıralayıp sadece en büyüğünü yazdırarak propbleme gecici cözüm üretebiliriz.
contours = sorted(contours, key=lambda x: cv.contourArea(x),
reverse=True)buradakı contoru belirledikden sonra isterseniz yuvarlak içine istersenizde kare içine alabilirsiniz.
for i in contours:
# cv.drawContours(frame, i, -1, (0, 0, 255), 4)
(x, y, w, h) = cv.boundingRect(i)
cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv.line(frame, (x + int(w / 2), 0), (x + int(w / 2), rows), (0, 255, 0), 2)
cv.line(frame, (0, y + int(h / 2)), (cols, y + int(h / 2)), (0, 255, 0), 2)
break # breakinamaci sadece birinci counteri cizmek ve donguden cikmak icin