如何用普通摄像头实现精准眼球追踪？eyeLike开源项目超详细指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/eyeLike 想不想让电脑通过摄像头“看懂”你的眼神？今天为大家推荐一个超酷的开源神器——eyeLike！这是一个基于OpenCV的轻量级眼球追踪系统，仅需普通摄像头就能实时定位瞳孔位置，让你轻松入门计算机视觉黑科技。无论是开发无障碍工具、打造交互游戏，还是研究注意力追踪，这个项目都能为你打开新世界的大门！
📌 项目核心功能：用摄像头捕捉眼球运动
eyeLike的核心魅力在于它无需专业设备，通过普通USB摄像头就能实现瞳孔定位。项目采用德国研究者Timm和Barth提出的图像梯度算法，能在实时视频流中精准锁定眼球中心，为后续的注视点追踪打下基础。虽然目前聚焦于瞳孔检测，但框架极具扩展性，开发者可以轻松添加眨眼识别、视线估计等高级功能。
🛠️ 技术原理：从像素到瞳孔的追踪魔法
图像梯度算法：精准定位的秘密
eyeLike没有采用传统的模板匹配，而是通过分析图像灰度变化规律来寻找瞳孔。算法会计算每个像素点的梯度方向和强度，在虹膜与瞳孔的边缘区域形成特征向量，最终通过投票机制确定瞳孔中心。这种方法对光照变化和眼镜反光有较强适应性，即使在普通室内环境下也能稳定工作。
关键文件解析
项目核心代码集中在src目录：
findEyeCenter.cpp：实现瞳孔中心检测的核心算法helpers.cpp：提供图像预处理、ROI提取等辅助功能constants.h：定义检测阈值、窗口大小等关键参数
📸 实际效果展示
虽然项目未包含示例图片，但通过普通摄像头运行后，你会看到类似这样的实时追踪画面：程序先通过res/haarcascade_frontalface_alt.xml检测人脸区域，再用haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml定位眼睛，最终在瞳孔位置标记出红色追踪点。即使佩戴普通眼镜，算法也能有效过滤反光干扰。
🔥 3步快速上手
1. 准备开发环境
确保安装OpenCV和CMake：
sudo apt-get install libopencv-dev cmake # Ubuntu系统
2. 获取项目代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ey/eyeLike
cd eyeLike
3. 一键编译运行
项目提供了便捷的构建脚本：
chmod +x cmakeBuild.sh
./cmakeBuild.sh
cd build
./eyeLike
运行后会自动打开摄像头，在实时画面中看到瞳孔追踪效果。
💡 实用扩展方向
无障碍交互
将eyeLike与屏幕控制结合，可开发眼动打字工具，帮助肢体障碍用户通过眼神操作电脑。
注意力分析
教育领域可利用眼球追踪研究学生的注意力分布，优化教学内容呈现方式。
游戏交互创新
在游戏中集成视线控制，实现“目光所及，技能释放”的沉浸式体验。
📚 学习资源推荐
项目的src目录是学习计算机视觉的绝佳教材，建议重点阅读：
findEyeCorner.cpp中的角点检测算法helpers.h里的图像几何变换函数
通过修改constants.h中的参数，你可以亲自调试不同光照条件下的检测效果，深入理解机器视觉的底层逻辑。
eyeLike用不到2000行代码实现了专业级眼球追踪功能，堪称“小而美”的开源典范。无论你是计算机视觉新手，还是寻找创意项目的开发者，这个项目都值得一试。现在就动手编译，让你的摄像头拥有“读心术”吧！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
