[发明专利]一种针对眼部的图像分析方法

说明书

本发明提供了一种针对眼部的图像分析方法，包括：获取用户的眼部图像；对所获取的眼部图像进行图像分析，获得相应的眼部状态信息。通过对眼部进行图像分析，便于获取眼部信息。

技术领域

本发明涉及图像分析技术领域，特别涉及一种针对眼部的图像分析方法。

背景技术

眼睛是心灵的窗户,健康的眼功能对个人的学习有着很大的帮助，但是一般人们都会选择性的去忽略健康这个问题，这就使得用户对不能对自身眼睛的情况有一个很好的认知。因此，获知眼部信息，就显得尤为重要。

发明内容

本发明提供一种针对眼部的图像分析方法，用以通过对眼部进行图像分析，便于获取眼部信息。

本发明提供一种针对眼部的图像分析方法，包括：

获取用户的眼部图像；

对所获取的所述眼部图像进行图像分析，获得相应的眼部状态信息。

在一种可能实现的方式中，

所述获取用户的眼部图像，并对所获取的所述眼部图像进行图像分析，获得相应的眼部状态信息的步骤包括S1-S4：

步骤S1：获取用户的人脸图像；

步骤S2：在所述人脸图像上用矩形框标记眼部区域，将所述标记的眼部区域进行截取，形成眼部图像，并基于所述眼部图像，生成眼部图像训练集，其中，所述眼部训练集包括左眼训练集和右眼训练集；

步骤S3：基于定位数据库，对所述眼部图像训练集中的所述眼部区域进行定位；

步骤S4：将定位的所述眼部区域作为感兴趣区域，并基于眼部深度学习模型对所述感兴趣区域进行对比分析，获得所述眼部状态信息；

其中，所述眼部状态信息包括：用户的眼睛形状、眼睛大小、有无配戴眼镜、眼球有无光泽、眼睛有无红血丝、有无斗鸡眼、眼睛是否红肿。

在一种可能实现的方式中，

基于眼部深度学习模型对所述感兴趣区域进行对比分析，判断所述用户眼睛有无红血丝的步骤包括S11-S12：

步骤S11：获取眼部深度学习模型中相应的肤色检测模型；

步骤S12：基于肤色检测模型，对所述感兴趣区域进行对比分析；

其中，所述肤色检测模型的颜色空间分布在椭圆区域中，通过对所述感兴趣区域的像素点进行判断，确定所述感兴趣区域的像素点是否有落在所述椭圆区域中；

若是，判定所述用户眼睛有红血丝；

否则，判定所述用户眼睛无红血丝；

当判定所述用户有红血丝时，向所述用户的移动设备发送第一警示信息。

在一种可能实现的方式中，

基于眼部深度学习模型对所述感兴趣区域进行对比分析，判断所述用户眼睛有无有无斗鸡眼的步骤包括S21-S23：

步骤S21：获取眼部深度学习模型中斜视检测模型；

步骤S22：基于斜视检测模型，对所述感兴趣区域中的眼球的倾斜方向点进行判断，确定所述眼球的倾斜方向点与所述斜视检测模型中的预设方向点之间的差值绝对值是否小于预设差值；

若是，判定所述用户无斗鸡眼；

否则，判定所述用户有斗鸡眼；

当判定所述用户有斗鸡眼时，向所述用户的移动设备发送第二警示信息。

在一种可能实现的方式中，