• 本系列历程启发于“禾路老师”的视频课程，学习到两个重要知识点：实战和自己的库！
• 本系列历程多源于answer.opencv论坛的一些牛人的解答，作为小白只是代码的搬运工。

言归正传，请看项目要求：

• 求取找到人眼位置
• 根据人眼特征确定
• 简单的小例子，实用价值不大，但是对于其他项目有帮助！

思路分析一：

• 利用黑色特征进行筛选
• 然后根据眼睛是成对出现，再进一步帅选

思路分析二：

• 利用拉普拉斯金字塔对人进行特征提取
• 提取之后利用眼睛位置很亮进行帅选
• 当然也可以根据眼睛大概的位置进行帅选，如：脸部、成对出现、周围是白色眼珠。。。。

代码实现：

• 本博文利用第二种方法，识别精度和效率较高

1. 去拉普拉斯金字塔，自己手动构造。
2. 利用眼睛特征进行筛选

#include 
    
     #include 
     
      using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, const char** argv){    Mat matFrontFace = imread("abc.png");    Mat gray; Mat temp;    double minPixelValue, maxPixelValue;    Point minPixelPoint, maxPixelPoint;    cvtColor(matFrontFace, gray, COLOR_BGR2GRAY);    // Laplacian pyramid    pyrDown(gray, temp);    pyrUp(temp, temp);    temp = gray - temp;    // 找两个最亮的地方，且距离不能低于一个阈值    size_t count = 0;    vector
      
        point;    do    {        //寻找最大值        minMaxLoc(temp, &minPixelValue, &maxPixelValue, &minPixelPoint, &maxPixelPoint);        if (count == 0)        {            point.push_back(maxPixelPoint);            circle(matFrontFace, maxPixelPoint, 10, Scalar(0, 0, 255), 2);            temp.at
       
        (maxPixelPoint.y, maxPixelPoint.x) = 0;            count++;        }        else        {            //---两只眼睛高度差别低于5，距离在35-100之内            float dis = sqrt(pow(maxPixelPoint.x - point[0].x, 2) + pow(maxPixelPoint.y - point[0].y, 2));            if (dis > 35 && dis<100 && abs(maxPixelPoint.y - point[0].y)<5)            {                point.push_back(maxPixelPoint);                circle(matFrontFace, maxPixelPoint, 10, Scalar(0, 0, 255), 2);                count++;            }            else            {                temp.at
        
         (maxPixelPoint.y, maxPixelPoint.x) = 0;            }        }    } while (count!=2);    }
        
       
      
     
    

参考资料：