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Python开发的开源眼动追踪项目

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简介：
这是一个基于Python的开源眼动追踪系统项目，旨在为研究人员和开发者提供一个强大且易于使用的工具来分析用户眼睛运动数据。 Pupil是一个积极且社区驱动的开发项目。Pupil Core移动眼动追踪硬件具有易访问性、可扩展性和价格优势。当速度成为关键因素时，该软件是开源的，并使用Python和C++编写。我们的目标是为各种人群提供工具，帮助他们学习并开展眼动追踪项目。欢迎您在Discord上与我们交流。即使您不具备编程知识，也能轻松加入进来。

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  • Python开发的开源眼动追踪项目
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    这是一个基于Python的开源眼动追踪系统项目，旨在为研究人员和开发者提供一个强大且易于使用的工具来分析用户眼睛运动数据。 Pupil是一个积极且社区驱动的开发项目。Pupil Core移动眼动追踪硬件具有易访问性、可扩展性和价格优势。当速度成为关键因素时，该软件是开源的，并使用Python和C++编写。我们的目标是为各种人群提供工具，帮助他们学习并开展眼动追踪项目。欢迎您在Discord上与我们交流。即使您不具备编程知识，也能轻松加入进来。
     
  • 基于红外传感器的眼动追踪项目开发
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    本项目致力于开发一种利用红外传感器进行眼动追踪的技术方案，旨在为用户提供更为自然、直观的人机交互体验。通过精确捕捉眼部动作，实现对计算机界面的操作与控制，广泛应用于人机交互研究及辅助技术领域。 本段落将深入探讨如何利用红外传感器进行眼动跟踪技术，并将其应用于控制LED设备的项目之中。眼动追踪技术能够通过分析人眼运动来判断视觉注意力焦点，在人机交互、市场研究、心理学实验及辅助技术等领域有着广泛的应用。 红外传感器是实现这一功能的关键组件，它们能发射不可见的红外光束照射眼睛表面并捕捉反射光线的变化。由于角膜和虹膜对红外光的不同反应特性，这些传感器可以识别出眼球的具体部位，并据此计算出其位置与运动轨迹。通常情况下，此类设备包含一个红外发射器和接收器，在不同光照条件下也能保持高精度的图像采集能力。 在本项目中，我们计划利用眼动跟踪技术来操控LED灯的状态及方位：当用户注视特定区域时，系统将通过分析传感器数据确定视线方向，并激活相应的LED。例如，若用户的目光转向左侧，则该侧的LED会亮起；反之亦然。这种方式能够实现一种直观且非接触式的交互体验。 为了达成这一目标，我们需要执行以下步骤： 1. **数据采集**：持续使用红外传感器捕捉眼睛图像并运用边缘检测、特征提取等技术定位眼球。 2. **眼动追踪**：通过算法分析眼部运动来确定注视点。这通常涉及瞳孔中心位置的精确定位和角膜反射点识别，同时校正头部移动的影响。 3. **信号处理**：将捕捉到的眼球活动数据转换成控制指令，例如根据视线方向触发LED灯的操作命令。 4. **反馈控制系统**：实时更新LED状态以反映用户目光变化情况，形成闭环交互机制。 在实际操作中还需克服诸如光线干扰、用户体验舒适度等挑战。为提高系统精度和稳定性，可能需要借助机器学习算法进行模型训练，使其适应不同个体的眼部特征及行为模式。 通过使用红外传感器实现眼动跟踪技术，我们构建了一个创新的互动平台——用目光控制LED灯操作。该项目不仅展示了基本原理的应用价值，并且也为未来更复杂的人工智能和物联网应用场景提供了启示与灵感。随着研究深入和技术优化，该类解决方案有望在更多领域发挥重要作用。
     
  • Eye-of-Horus：开放源代码眼动追踪系统
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    Eye-of-Horus是一款开源的眼动追踪软件，它通过先进的算法和用户友好的界面提供精确的眼球运动数据。适合科研与教育使用。 Eye of Horus 是一个开放源代码平台，能够控制任何仅通过注视就能识别的设备。该项目（包括硬件和软件）是在萨拉戈萨太空应用程序期间从头开始构建的，旨在解决太空中可穿戴设备面临的挑战。该设备可以帮助NASA及其宇航员工程师完成任务。 Eye of Horus系统结合了眼动追踪技术和前置摄像头，可以确定用户正在注视的目标，并通过无线协议控制目标设备。为了识别和交互这些目标物体，它使用光信标（类似于LiFi技术）进行定位。 对于在实验室或现场工作的NASA工程师来说，他们通常需要操作计算机和其他工具来完成任务，在某些情况下这种互动并不方便且可能打断他们的工作流程。此外，在太空环境中缺乏重力会限制宇航员的活动能力，并影响到工作效率和安全性。因此我们接受了太空应用程序挑战赛的任务，旨在设计并制造出一种可穿戴配件，以帮助人们与计算机、电子设备乃至日常物品进行交互，只需通过注视它们即可。 该挑战的目标是创建一个能够使NASA地面工作人员及航天员更高效工作的解决方案。
     
  • 基于OpenCV和Arduino的人脸追踪项目开发
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    本项目运用OpenCV库进行人脸识别与跟踪，并通过Arduino控制外部设备响应面部动作，实现人机交互创新应用。 使用OpenCV的面部识别功能来跟踪您的脸部。
     
  • EyeTrack：利用Python实现眼动追踪
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    EyeTrack是一款基于Python的眼动追踪工具，旨在通过简洁高效的代码实现精确的眼球运动监测与分析。适合研究和开发人员使用。 使用Python进行眼动追踪可以通过多种库和工具实现。这种方法可以应用于人机交互研究、用户体验测试等多个领域。在开发过程中，开发者可以根据项目需求选择合适的库来处理数据采集、分析等工作。例如，一些流行的库包括PyGaze和EyeTribe SDK等，它们提供了丰富的接口用于操作硬件设备以及解析眼动追踪数据。 重写时没有改变原文的意思，并且去除了任何可能存在的联系信息或网址链接。
     
  • 随机集目标追踪开发包
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    随机集目标追踪开发包是一款专为开发者设计的软件工具包，旨在简化并加速多目标跟踪系统的构建与优化过程。它提供了先进的算法和灵活的接口，支持用户在不同应用场景中实现高效、精确的目标识别与追踪功能。 随机有限集目标跟踪的相关代码适合初学者学习。通过对照Matlab代码与对应的文章进行相互印证，可以更好地理解相关概念和技术。
     
  • 利用Python和OpenCV进行眼动追踪
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    本项目旨在使用Python编程语言结合OpenCV库实现眼动追踪技术。通过视频捕捉与图像处理算法分析眼部运动，为研究及人机交互应用提供技术支持。 项目详情如下： 该项目旨在详细介绍一个特定的技术或产品（具体内容请参阅原链接）。文中详细阐述了项目的背景、目标以及实现方法，并提供了相关的技术细节和实施方案。 请注意，原文中包含的联系信息和个人资料已被移除以保护隐私并遵守平台规则。
     
  • BeGaze眼动追踪分析
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    BeGaze眼动追踪分析系统利用先进的技术捕捉和解读用户的眼球运动数据，帮助企业深入理解用户的视觉行为与偏好，优化产品设计与用户体验。 BeGaze用于分析眼动跟踪的数据，并需与experiment center及iviewx文档结合使用。
     
  • PyGaze：一款开源、跨平台的眼动追踪实验编程利器
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    PyGaze是一款免费开源且支持多平台的眼动追踪研究工具包，为研究人员和开发者提供高效便捷的实验设计与编程解决方案。 版本0.7.1（2020-01-19） 如果您决定发布此软件获得的结果，请参考相关文献：ES.Dalmaijer、S.Mathôt 和 S.Van der Stigchel 的研究成果。 该工具箱由Edwin Dalmaijer和Sebastiaan Mathot开发。有关贡献者的更多信息，可以查看项目文档或源代码中的说明。 PyGaze是开源软件，因此您可以随意使用和修改它。但是请注意，此程序不提供任何保证。如果因使用本软件而导致计算机崩溃、马桶堵塞或其他意外情况发生时，请不要将责任归咎于开发团队。 PyGaze根据GNU公共许可证（版本3）发布。您应该已经收到该副本以及该软件的副本。
     
  • TracTrac：大规模对象追踪工具（支持Matlab和Python）- 开源项目
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    TracTrac是一款开源的大规模对象追踪工具，提供强大的多目标跟踪功能。兼容Matlab和Python环境，适用于计算机视觉、视频分析等领域研究者与开发者。 TracTrac 是一款粒子跟踪测速（PTV）软件，具有极高的速度（每秒可追踪超过 10,000 个点，在 Python 下可达 100,000），并具备高精度的分辨率能力（达到 0.01 像素）。它与最前沿的技术保持同步，并且在 PIV/PTV 算法方面表现出色。这款软件能够追踪任何移动物体，如鸟类、蚂蚁、颗粒和水流等。TracTrac 可以运行于 Python (v2&3) 或 Matlab（版本需高于 2012a 并带有图像处理工具箱）环境内。希望您能尝试使用它！