EyePy：实时追踪您的视线，Webcam-based 眼动追踪的利器

EyePy：实时追踪您的视线，Webcam-based 眼动追踪的利器

EyePy EyePy – webcam-based eye tracking made simple 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/EyePy

项目介绍

EyePy 是一个开源的 Python 库，专注于提供基于网络摄像头（webcam）的眼动追踪功能。EyePy 通过提取面部特征、训练眼动追踪模型以及预测视线方向，为用户提供了一个超级易用的接口。该项目不仅允许用户进行简单的眼动追踪实验，还包含了一个虚拟摄像头脚本，可以与直播软件如OBS进行集成。

项目技术分析

EyePy 的核心是利用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉用户的面部特征，进而实现对眼球的追踪。以下是 EyePy 的技术亮点：

1. 面部特征提取：使用深度学习模型提取用户的面部特征，为眼动追踪提供基础数据。
2. 模型训练：通过用户提供的样本数据，训练出一个专门的眼动追踪模型，用于预测视线方向。
3. 视线预测：利用训练好的模型，实时预测用户的视线方向。

EyePy 采用 Python 编写，依赖了多个流行的计算机视觉和机器学习库，如 OpenCV、NumPy 和 SciPy 等。

项目及技术应用场景

EyePy 的应用场景非常广泛，以下是一些主要的应用领域：

1. 人机交互：通过追踪用户的视线方向，实现更自然的交互方式，例如在虚拟现实（VR）或增强现实（AR）中的应用。
2. 心理学研究：在心理学实验中，眼动追踪技术可以帮助研究人员了解用户的注意力分布和情绪反应。
3. 用户行为分析：在网站设计、广告效果评估等领域，通过分析用户的视线轨迹，优化用户体验。

EyePy 的虚拟摄像头脚本允许用户将追踪结果实时传输到直播软件，为直播互动提供了新的可能性。

项目特点

易用性

EyePy 提供了一个简洁的API接口，用户无需深入了解计算机视觉或机器学习知识，即可快速实现眼动追踪。

灵活性

项目支持多种滤波方法（如卡尔曼滤波、核密度估计等）和校准方法（如9点校准、5点校准等），用户可以根据具体需求进行选择。

开放性

EyePy 是一个开源项目，遵循 MIT 许可证，用户可以自由使用和修改源代码，以适应不同的应用场景。

示例代码

以下是 EyePy 的一个基本使用示例：

from EyePy import GazeEstimator
import cv2

# 初始化
gaze_estimator = GazeEstimator()

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 特征提取
features, blink_detected = gaze_estimator.extract_features(image)

# 模型训练
X = [[...], [...], ...]
y = [[x1, y1], [x2, y2], ...]
gaze_estimator.train(X, y)

# 预测视线
predicted_gaze = gaze_estimator.predict([features])
print("预测的视线坐标：", predicted_gaze[0])

EyePy 的出现，为眼动追踪技术的普及和应用提供了新的可能性。无论是学术研究还是商业应用，EyePy 都是一个值得尝试的开源项目。如果您对 EyePy 感兴趣，不妨尝试安装并使用它，探索眼动追踪技术的无限可能。

EyePy EyePy – webcam-based eye tracking made simple 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/EyePy