计算Bounding box重叠率(瞳孔/虹膜)

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我刚刚开始学习深度学习。我正在尝试获取目标检测/分割的瞳孔/虹膜比率。我正在尝试使用yolov8分割瞳孔和眼睛。在我成功分离后,有什么办法可以采取其中的比例?

我最终会尝试将它放入我的Android应用程序中。我可以使用yolov8来实现这个吗?

有人可以给我一些指导吗?

python deep-learning neural-network yolo
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您可以使用YOLOv8进行物体检测和分割任务,一旦成功分割了瞳孔和眼睛,就可以计算它们之间的比率。要计算瞳孔/虹膜比率,您需要从分割区域中提取相关特征。

您可以按照以下步骤操作:

对象检测和分割:使用 YOLOv8 检测和分割图像或视频帧中的眼睛和瞳孔。 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,可用于此目的。

特征提取:分割后,您需要从分割的区域中提取特征。对于瞳孔/虹膜比率,您可能需要确定瞳孔和虹膜的大小或面积。您可以使用图像处理技术来做到这一点。计算瞳孔和虹膜的面积。

计算比率:一旦获得瞳孔和虹膜的大小或面积,就可以计算比率。该比率的公式为:

Pupil/Iris Ratio = Area of Pupil / Area of Iris
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