眼睛位置估计器（Eyes-Position-Estimator-Mediapipe）使用教程

眼睛位置估计器（Eyes-Position-Estimator-Mediapipe）使用教程

Eyes-Position-Estimator-MediapipeThis is Eyes :eye: :eye: Tracking Project, here we will use computer vision techniques to extracting the eyes, Mediapipe python modules will provide the face landmarks, 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/Eyes-Position-Estimator-Mediapipe

1. 项目介绍

眼睛位置估计器 是一个基于计算机视觉技术的开源项目，利用Mediapipe Python模块来提取人眼的位置。该项目通过识别面部特征点，特别是眼睛区域，实现对眼睛位置的精确估计，可用于实时的眼部追踪以及眨眼检测等应用场景。它包括视频教程，演示了如何检测脸部地标、眼睛地标、计算眨眼次数及提取眼睛图像等。

2. 项目快速启动

首先确保已经安装了以下依赖库：

• mediapipe
• opencv-python

你可以通过pip进行安装：

pip install mediapipe opencv-python

接下来，克隆项目仓库到本地并运行示例脚本：

git clone https://github.com/Asadullah-Dal17/Eyes-Position-Estimator-Mediapipe.git
cd Eyes-Position-Estimator-Mediapipe
python main.py --input_path=<path_to_input_video>

请将 <path_to_input_video> 替换为你要分析的视频文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

• 实时眼部追踪：此项目可应用于智能眼镜或AR头盔中，实时调整显示内容以适应用户的眼睛视角。
• 健康监测：通过计算眨眼频率，可以检测疲劳驾驶或监控用户的睡眠质量。
• 游戏互动：结合眼部运动，可以设计更直观的体感游戏体验。

最佳实践中，建议使用高质量的视频输入源，以便于Mediapipe更好地检测面部地标，提高眼睛位置估计的准确性。

4. 典型生态项目

项目Eyes-Position-Estimator-Mediapipe是Mediapipe框架的一个实例应用。Mediapipe是一套跨平台的解决方案，用于构建多媒体处理管道，它包含了大量预训练模型，适用于各种计算机视觉任务，如人脸识别、手部追踪、人体姿态估测等。

• Face Mesh：Mediapipe中的Face Mesh模块提供了详细的面部地标检测，是本项目的基础。
• Iris Tracking：对于更精确的眼球跟踪，Mediapipe还支持虹膜追踪，可以在相关任务中进一步探索。

通过这些生态项目，开发者可以构建更复杂的系统，比如结合人脸表情识别和眼睛位置估计，实现更为丰富的人机交互功能。

Eyes-Position-Estimator-MediapipeThis is Eyes :eye: :eye: Tracking Project, here we will use computer vision techniques to extracting the eyes, Mediapipe python modules will provide the face landmarks, 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/Eyes-Position-Estimator-Mediapipe