# iris-detection-using-py-mediapipe

**Repository Path**: lonlier/iris-detection-using-py-mediapipe

## Basic Information

- **Project Name**: iris-detection-using-py-mediapipe
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-08-12
- **Last Updated**: 2024-08-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ⚠Attention⚠
MediaPipe 0.8.8 からFaceMeshにrefine_landmarksオプションが追加されました。<br>
このオプションを有効化すると虹彩の検出も同時に実施できるようになります。<br>
特別な理由がない限り、[Kazuhito00/mediapipe-python-sample](https://github.com/Kazuhito00/mediapipe-python-sample)のFaceMeshを参考にすることをお勧めします。

# iris-detection-using-py-mediapipe
MediaPipeのIris(虹彩検出)をPythonで動作させるデモです。<br>
MediaPipeのFace Meshで顔のランドマークを検出し「[iris_landmark.tflite](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/modules/iris_landmark/iris_landmark.tflite)」を用いて虹彩の検出をしています。<br>

![8p6lo-slci5](https://user-images.githubusercontent.com/37477845/107108796-11e01c00-687e-11eb-8d82-9ffcdaad2610.gif)
# Requirement 
* mediapipe 0.8.1 or later
* OpenCV 3.4.2 or later
* Tensorflow 2.3.0 or Later

mediapipeはpipでインストールできます。
```bash
pip install mediapipe
```

# Demo
デモの実行方法は以下です。
```bash
python demo.py
```
デモ実行時には、以下のオプションが指定可能です。

* --device<br>
カメラデバイス番号の指定<br>
デフォルト：0
* --width<br>
カメラキャプチャ時の横幅<br>
デフォルト：960
* --height<br>
カメラキャプチャ時の縦幅<br>
デフォルト：540
* --max_num_faces<br>
顔の検出最大数<br>
デフォルト：1
* --min_detection_confidence<br>
検出信頼値の閾値<br>
デフォルト：0.7
* --min_tracking_confidence<br>
トラッキング信頼値の閾値<br>
デフォルト：0.7

# ToDo
- [ ] 焦点距離から深度を推定するオプションを追加

# Reference
* [MediaPipe](https://github.com/google/mediapipe)

# Author
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
 
# License 
iris-detection-using-py-mediapipe is under [Apache-2.0 License](LICENSE).

また、女性の画像は[フリー素材ぱくたそ](https://www.pakutaso.com)様の写真を利用しています。