[发明专利]一种基于视觉的斜视检测系统

说明书

本发明公开了一种基于视觉的斜视检测系统，包括：图像采集模块，用于采集待检测图像；人脸检测模块，用于根据所述待检测图像识别人脸图像；眼部检测模块，用于根据所述人脸图像识别眼部图像并分别获取所述眼部图像中两只眼睛的轮廓特征点；第一计算模块，用于根据所述眼部图像分别计算两只眼睛的瞳孔中心坐标，第二计算模块；第一判断模块，用于判断差值的大小，当所述差值大于预设阈值时，则待测人员存在斜视。采用本发明，能够计算两只眼睛的瞳孔倾斜率并计算两只眼睛的瞳孔倾斜率的差值，当所述差值大于预设阈值时，则待测人员存在斜视，从而发出警示，及时及早发现并纠正。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于视觉的斜视检测系统。

背景技术

斜视(strabismus)是指两眼不能同时注视目标，属眼外肌疾病，可分为共同性斜视和麻痹性斜视两大类。共同性斜视以眼球无运动障碍、第一眼位和第二眼位斜视度相等为主要临床特征；麻痹性斜视则有眼球运动受限，复视，可为先天性，也可因外伤、或全身性疾病导致。

斜视多发群体为幼儿，幼儿间歇斜视具有一定的隐蔽性，不一定一直出现，初发阶段很难被注意到，到家长发现情况的时候往往已经到了比较严重的情况。幼儿斜视由于时间不长，部分患者可以通过自身调节或者接受专业眼部训练缓解斜视的发生。但若不及时处理或锻炼，长大以后可能会发展成成人斜视且失去自我调节能力转变成恒定斜视。因此，及时地发现斜视和提醒家长或学生至关重要！

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于视觉的斜视检测系统，能够检测出用户的眼睛是否存在斜视，从而能够及时及早地发现并纠正斜视。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于视觉的斜视检测系统，包括：图像采集模块，用于采集待检测图像；人脸检测模块，用于根据所述待检测图像识别人脸图像；眼部检测模块，用于根据所述人脸图像识别眼部图像并分别获取所述眼部图像中两只眼睛的轮廓特征点；第一计算模块，用于根据所述眼部图像分别计算两只眼睛的瞳孔中心坐标，第二计算模块，用于根据所述轮廓特征点和瞳孔中心坐标分别计算两只眼睛的瞳孔倾斜率并计算两只眼睛的瞳孔倾斜率的差值；第一判断模块，用于判断差值的大小，当所述差值大于预设阈值时，则待测人员存在斜视。

优选地，所述眼部检测模块根据所述人脸图像识别眼部图像并分别获取所述眼部图像中两只眼睛的轮廓特征点的步骤包括：将所述人脸图像输入预先构建好的眼部图像识别模型以获得眼部图像，其中，所述眼部图像识别模型为训练好的卷积神经网络或方向梯度直方图；根据所述眼部图像提取两只眼睛的轮廓特征点，其中，所述轮廓特征点包括左侧眼角点、上边缘左侧点、上边缘右侧点、右侧眼角点、下边缘右侧点以及下边缘左侧点。

优选地，所述第一计算模块包括：坐标计算单元，用于对所述眼部图像进行遮罩运算获取瞳孔中心，其中，循环整个所述眼部图像找到圆内所包含黑点数量最多的圆并将其圆心作为瞳孔中心。

优选地，所述基于视觉的斜视检测系统还包括：去除模块，用于去除所述眼部检测模块中获取的眼部图像中的非眼睛部分的图像像素点，其中，把所述左侧眼角点、上边缘左侧点、上边缘右侧点、右侧眼角点、下边缘右侧点、下边缘左侧点以及左侧眼角点依次连接以形成封闭区域，去除处于所述封闭区域以外的所有像素。

优选地，所述基于视觉的斜视检测系统还包括：高斯滤波模块，用于对所述眼部检测模块中获取的眼部图像进行高斯滤波降噪处理。

优选地，所述基于视觉的斜视检测系统还包括：二值化处理模块，用于对所述去除模块中获得的眼部图像进行自适应二值化处理。

优选地，所述基于视觉的斜视检测系统还包括：开运算模块，用于对所述二值化处理模块中获取的眼部图像进行开运算处理。