eyeLike：基于OpenCV的智能眼球追踪系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/eyeLike eyeLike是一款基于OpenCV开发的开源眼球追踪系统，采用Fabian Timm研发的图像梯度算法实现眼球中心定位。该项目为开发者提供了学习眼球追踪技术的参考实现，虽然目前主要聚焦于眼球中心检测，但为完整的注视点追踪奠定了基础。
技术架构解析
eyeLike系统架构基于OpenCV计算机视觉库，核心算法源自Timm与Barth在2011年的研究成果。系统通过摄像头实时捕获视频流，运用图像梯度技术精确计算瞳孔位置，并在调试窗口中直观展示检测结果。
系统采用模块化设计，主要包含以下核心组件：
- 面部检测模块：使用Haar级联分类器识别用户面部
- 眼部区域定位：在检测到的面部区域内划分眼部区域
- 眼球中心计算：应用图像梯度算法确定瞳孔中心坐标
- 实时显示界面：多个调试窗口展示面部检测和眼球定位效果
核心功能特性
眼球中心精确定位 系统能够准确检测并标记左右眼的瞳孔中心位置，为后续的注视点计算提供基础数据。
实时视频处理 支持摄像头实时视频流处理，系统响应迅速，能够满足实时交互应用的需求。
跨平台兼容性 支持OSX、Linux和Windows操作系统，采用CMake构建系统，便于在不同平台上部署和使用。
开源免费 项目完全开放源代码，开发者可以自由学习、修改和分发，推动眼球追踪技术的发展。
应用场景展望
无障碍交互辅助 一旦实现完整注视点追踪，系统将为残障人士提供全新的交互方式，通过眼球动作即可操作电子设备。
沉浸式游戏体验 在游戏和虚拟现实领域，眼球追踪技术将带来革命性的交互体验，用户只需凝视即可控制界面元素。
商业数据分析 收集用户对广告、产品界面等内容的真实注视数据，为企业优化设计决策提供科学依据。
学术研究支持 在认知科学、心理学和教育学等研究领域，系统可用于追踪学习者的行为模式和注意力分布。
构建与部署
项目使用CMake构建系统，构建过程简单明了：
mkdir build
cd build
cmake ../
make
./bin/eyeLike
系统依赖OpenCV库进行图像处理，构建前需要确保系统中已安装相应版本的OpenCV。
技术实现细节
系统采用多阶段处理流程：首先通过Haar级联分类器检测面部区域，然后在面部区域内定位眼部区域，最后应用图像梯度算法计算眼球中心位置。处理过程中还包含图像平滑、区域划分等预处理步骤，确保检测结果的准确性。
eyeLike项目虽然仍处于发展初期，但为眼球追踪技术的普及和应用提供了宝贵的技术基础。无论是专业开发者还是技术爱好者，都能通过这个项目深入了解计算机视觉和眼球追踪的核心原理。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
