Лучшие параметры для определения зрачка с помощью hough? java opencv

----------------------------------------------------------------------------------------------------- Я пытаюсь обнаружить край зрачков и радужной оболочки на различных изображениях. Я изменяю параметры и тому подобное, но мне удается получить только один правильный контур радужной оболочки/зрачка, или получить ненужные контуры на заднем плане, или вообще ничего. Есть некоторые конкретные параметры, которые я должен попробовать и получить правильные очертания. Или есть способ обрезать изображение только по глазам, чтобы система могла сфокусироваться на этой части?

Это мой ОБНОВЛЕННЫЙ метод:

private void findPupilIris() throws IOException {
    //converts and saves image in grayscale

    Mat newimg = Imgcodecs.imread("/Users/.../pic.jpg");
    Mat des = new Mat(newimg.rows(), newimg.cols(), newimg.type());
    Mat norm = new Mat();

    Imgproc.cvtColor(newimg, des, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);
    List<Mat> hsv = new ArrayList<Mat>();
    Core.split(des, hsv);
    Mat v = hsv.get(2); //gets the grey scale version

    Imgcodecs.imwrite("/Users/Lisa-Maria/Documents/CapturedImages/B&Wpic.jpg", v); //only writes mats

    CLAHE clahe = Imgproc.createCLAHE(2.0, new Size(8,8) ); //2.0, new Size(8,8) 
    clahe.apply(v,v);
//    Imgproc.GaussianBlur(v, v, new Size(9,9), 3); //adds left pupil boundary and random circle on 'a'
 //   Imgproc.GaussianBlur(v, v, new Size(9,9), 13); //adds right outer iris boundary and random circle on 'a'
    Imgproc.GaussianBlur(v, v, new Size(9,9), 7);  //adds left outer iris boundary and random circle on left by hair
  //  Imgproc.GaussianBlur(v, v, new Size(7,7), 15);
    Core.addWeighted(v, 1.5, v, -0.5, 0, v);


    Imgcodecs.imwrite("/Users/.../after.jpg", v); //only writes mats
    if (v != null) {
        Mat circles = new Mat();

        Imgproc.HoughCircles( v, circles, Imgproc.CV_HOUGH_GRADIENT, 2, v.rows(), 100, 20, 20, 200 );

        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

        System.out.println("circles.cols() " + circles.cols());
        if(circles.cols() > 0) {
            System.out.println("1");
            for (int x = 0; x < circles.cols(); x++) {
                System.out.println("2");
                double vCircle[] = circles.get(0, x);


                if(vCircle == null) {
                    break;
                }

                Point pt = new Point(Math.round(vCircle[0]), Math.round(vCircle[1]));
                int radius = (int) Math.round(vCircle[2]);

                //draw the found circle




                Imgproc.circle(v, pt, radius, new Scalar(255,0,0),2); //newimg
                //Imgproc.circle(des, pt, radius/3, new Scalar(225,0,0),2); //pupil
                Imgcodecs.imwrite("/Users/.../Houghpic.jpg", v); //newimg

                //draw the mask: white circle on black background
//                  Mat mask = new Mat( new Size( des.cols(), des.rows() ), CvType.CV_8UC1 );
//                  Imgproc.circle(mask, pt, radius, new Scalar(255,0,0),2); 

//                  des.copyTo(des,mask);
//                  Imgcodecs.imwrite("/Users/..../mask.jpg", des); //newimg


                Imgproc.logPolar(des, norm, pt, radius, Imgproc.WARP_FILL_OUTLIERS);
                Imgcodecs.imwrite("/Users/..../Normalised.jpg",norm);
            }
        }
    }
}

Результат: хоть фото