MediaPipe 0.8.8 からFaceMeshにrefine_landmarksオプションが追加されました。
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。
特別な理由がない限り、Kazuhito00/mediapipe-python-sampleのFaceMeshを参考にすることをお勧めします。

MediaPipeのIris(虹彩検出)をPythonで動作させるデモです。
MediaPipeのFace Meshで顔のランドマークを検出し「iris_landmark.tflite」を用いて虹彩の検出をしています。

• 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。

pip install mediapipe

デモの実行方法は以下です。

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

• 焦点距離から深度を推定するオプションを追加

• MediaPipe

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

iris-detection-using-py-mediapipe is under Apache-2.0 License.

また、女性の画像はフリー素材ぱくたそ様の写真を利用しています。