开源项目最佳实践：Optimeyes 眼动追踪项目

开源项目最佳实践：Optimeyes 眼动追踪项目

optimeyes Webcam-based eye pupil tracking and gaze estimation using Python and OpenCV 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optimeyes

1. 项目介绍

Optimeyes 是一个基于 Python 和 OpenCV 的开源眼动追踪项目。该项目通过普通的网络摄像头捕捉用户的眼球运动，并进行追踪和估计。Optimeyes 采用了虚拟参考点技术，通过多个不稳定的特征点推导出一个非常可靠的参考点，从而提高眼动追踪的准确性。项目适用于研发原型，但不作为生产级库使用。

2. 项目快速启动

环境准备

• 安装 Python（建议 Python 3）
• 安装 OpenCV 库

安装依赖

pip install -r requirements.txt

编译 OpenCV（如果需要使用 contrib 模块）

Windows

git clone --recursive https://github.com/opencv/opencv-python.git
cd opencv-python
SET CMAKE_ARGS="-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON"
SET ENABLE_CONTRIB=1
python setup.py bdist_wheel
pip install dist\opencv_contrib_python-x.x.x.x.whl

Linux

apt-get update
apt-get install -y --no-install-recommends build-essential python-dev cmake git pkg-config libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libatlas-base-dev gfortran

git clone --recursive https://github.com/opencv/opencv-python.git
cd opencv-python
export CMAKE_ARGS="-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON"
export ENABLE_CONTRIB=1
python setup.py bdist_wheel
pip install dist/opencv_contrib_python-x.x.x.x.whl

运行项目

修改 eyeDetect.py 文件中的 doTraining 变量：

• 初次运行时，设置为 False，以显示瞳孔中心。
• 当瞳孔追踪效果良好后，设置为 True，以开始训练眼动追踪。

python eyeDetect.py

3. 应用案例和最佳实践

• 校准过程：确保在追踪过程中，用户头部尽量保持静止，以获得更准确的校准结果。
• 环境光线：保证追踪环境光线充足，以便摄像头能够清晰地捕捉到瞳孔。
• 距离：用户与摄像头保持适当的距离，确保眼睛在视频画面中的尺寸足够大（例如，眼睛高度超过30像素）。

4. 典型生态项目

由于 Optimeyes 是一个开源项目，它鼓励社区贡献和扩展。以下是一些可能的生态项目：

• 集成其他机器学习库：例如 TensorFlow 或 PyTorch，以增强模型的预测能力。
• 跨平台应用：将 Optimeyes 移植到移动平台，如 Android 或 iOS。
• 用户界面改进：开发更友好的用户界面，以方便非技术用户使用。

以上就是 Optimeyes 开源项目的最佳实践方式。希望这些信息能够帮助您更好地理解和运用该项目。

optimeyes Webcam-based eye pupil tracking and gaze estimation using Python and OpenCV 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optimeyes