视线实时跟踪项目

GitHub项目 antoinelame/GazeTracking 的详细介绍，包括项目概述、功能、解决的问题、应用场景、安装与使用说明等：

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项目概述

GazeTracking 是一个基于Python的开源库，利用普通网络摄像头实现实时眼动追踪。它能够检测用户瞳孔的精确位置和视线方向，支持Python 2和3。该项目通过结合OpenCV和Dlib库，提供了一种低成本、高精度的眼动追踪解决方案，适用于多种应用场景。

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功能特性

1. 瞳孔位置检测：

   • 实时检测用户左右瞳孔的坐标（x, y）。
   • 提供瞳孔位置的精确数据，可用于进一步分析。

2. 视线方向判断：

   • 判断用户视线方向（左、右、中）。
   • 提供水平方向（左/右）和垂直方向（上/下）的视线比例。

3. 眨眼检测：

   • 检测用户是否眨眼，可用于交互控制或疲劳监测。

4. 实时视频流处理：

   • 支持从网络摄像头实时捕获视频流，并进行实时分析。
   • 提供带注释的视频帧，标注瞳孔位置和视线方向。

5. 简单易用的API：

   • 提供直观的API接口，方便开发者快速集成和使用。

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解决的问题

1. 低成本眼动追踪：

   • 无需昂贵的专业设备，仅需普通网络摄像头即可实现眼动追踪。

2. 实时性与高精度：

   • 实时检测瞳孔位置和视线方向，延迟低，精度较高。

3. 跨平台支持：

   • 支持Python 2和3，兼容多种操作系统。

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应用场景

1. 用户体验研究：

   • 分析用户对界面元素的注意力分布，优化产品设计。

2. 辅助技术：

   • 为残障人士提供视线控制的交互方式，如视线打字或设备控制。

3. 心理学实验：

   • 研究人类视觉认知行为，如注意力分配和视觉搜索。

4. 教育与培训：

   • 用于教学实验或培训场景，演示眼动追踪技术的应用。

5. 游戏与娱乐：

   • 实现视线控制的游戏交互，提升沉浸感。

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安装与使用说明

1. 安装依赖

克隆项目并安装所需依赖：

git clone https://github.com/antoinelame/GazeTracking.git  
cd GazeTracking  
pip install -r requirements.txt  

注意：Dlib库需要安装Boost、Boost.Python、CMake和X11/XQuartz等依赖项。

2. 运行示例

运行示例代码以启动实时眼动追踪：

python example.py  

3. API使用示例

以下是一个简单的API使用示例：

import cv2  
from gaze_tracking import GazeTracking  

gaze = GazeTracking()  
webcam = cv2.VideoCapture(0)  

while True:  
    _, frame = webcam.read()  
    gaze.refresh(frame)  

    new_frame = gaze.annotated_frame()  
    text = ""  

    if gaze.is_right():  
        text = "Looking right"  
    elif gaze.is_left():  
        text = "Looking left"  
    elif gaze.is_center():  
        text = "Looking center"  

    cv2.putText(new_frame, text, (60, 60), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 2, (255, 0, 0), 2)  
    cv2.imshow("Demo", new_frame)  

    if cv2.waitKey(1) == 27:  
        break  

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项目优势与局限性

优势

1. 低成本：仅需普通网络摄像头，无需专业设备。
2. 易用性：提供简单易用的API，适合快速开发。
3. 实时性：支持实时视频流处理，延迟低。

局限性

1. 环境光影响：在光线不足或过强的环境下，检测精度可能下降。
2. 头部姿态限制：用户头部偏转角度过大会影响检测效果。
3. 硬件依赖：Dlib库的安装需要额外依赖项，可能增加配置难度。

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总结

GazeTracking 是一个功能强大且易于使用的眼动追踪库，适用于多种应用场景。尽管存在一些环境限制，但其低成本和高精度的特点使其成为研究和开发中的理想选择。开发者可以通过GitHub获取项目源码并参与改进。

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如需了解更多细节或贡献代码，请访问项目GitHub页面：antoinelame/GazeTracking。

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