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GazeTracking::eyes: 轻松将眼动追踪功能集成至您的项目中

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简介:
GazeTracking::eyes是一款易于使用的工具,专为开发者设计,帮助他们轻松地将眼动追踪技术整合到各种项目中。通过简单易用的接口和灵活的功能设置,使得即使是没有经验的新手也能迅速上手,在多个应用场景下实现精准的眼部动作捕捉与分析。 凝视追踪 是一个 Python(2 和 3)库,提供基于网络摄像头的眼动追踪系统。它可以实时为您提供瞳孔的准确位置和注视方向。 快速说明:我正在寻找软件开发人员的工作机会,在雄心勃勃的公司从事令人兴奋的项目。在世界上任何地方都可以工作。如果有兴趣,请发送电子邮件给我! 安装方法: - 克隆这个项目 ``` git clone https://github.com/antoinelame/GazeTracking.git ``` 对于 Pip 安装,需要先安装这些依赖项(NumPy、OpenCV、Dlib): ``` pip install -r requirements.txt ``` 注意:Dlib 库有四个主要的前置条件:Boost、Boost.Python、CMake 和 X11/XQuartz。如果您没有它们,请查阅相关文档了解如何轻松安装。 对于 Anaconda 安装,同样需要先安装这些依赖项(NumPy、OpenCV、Dlib)。

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客服
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  • GazeTracking::eyes:
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    GazeTracking::eyes是一款易于使用的工具,专为开发者设计,帮助他们轻松地将眼动追踪技术整合到各种项目中。通过简单易用的接口和灵活的功能设置,使得即使是没有经验的新手也能迅速上手,在多个应用场景下实现精准的眼部动作捕捉与分析。 凝视追踪 是一个 Python(2 和 3)库,提供基于网络摄像头的眼动追踪系统。它可以实时为您提供瞳孔的准确位置和注视方向。 快速说明:我正在寻找软件开发人员的工作机会,在雄心勃勃的公司从事令人兴奋的项目。在世界上任何地方都可以工作。如果有兴趣,请发送电子邮件给我! 安装方法: - 克隆这个项目 ``` git clone https://github.com/antoinelame/GazeTracking.git ``` 对于 Pip 安装,需要先安装这些依赖项(NumPy、OpenCV、Dlib): ``` pip install -r requirements.txt ``` 注意:Dlib 库有四个主要的前置条件:Boost、Boost.Python、CMake 和 X11/XQuartz。如果您没有它们,请查阅相关文档了解如何轻松安装。 对于 Anaconda 安装,同样需要先安装这些依赖项(NumPy、OpenCV、Dlib)。
  • Python开发开源
    优质
    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。
  • Vue-Storybook示例:Storybook到Vue.js
    优质
    本教程提供了一套详细的步骤和最佳实践指南,帮助开发者将Storybook快速且高效地集成到现有的Vue.js项目中。通过一系列示例,旨在让开发人员能够更好地理解和利用Storybook来管理和展示组件,从而提高项目的开发效率与质量。 故事书与Vue.js结合使用的简单示例项目设置包括使用`yarn install`进行安装依赖项,并通过`yarn run serve`启动开发服务器实现编译及热重装功能,以便于开发过程中的实时更新;利用`yarn run build`命令将代码编译并最小化处理以适应生产环境需求;同时可以通过执行 `yarn run test` 来运行测试用例确保项目质量;最后通过使用 `yarn run lint` 命令来整理和修复文件,保证编码风格的一致性。自定义配置请参考相关文档或说明。
  • BeGaze分析
    优质
    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。
  • Android鹰
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    Android鹰眼行踪追踪是一款专为安卓手机设计的位置监控应用,它能有效追踪和记录用户或其授权设备的行动轨迹,提供实时位置信息及历史路径回放功能。 Android鹰眼轨迹追踪实现类轨迹追踪功能,支持实时监控,并能上传自定义属性的轨迹点数据以及自定义entity属性。该系统可以用于追踪车辆、人员等各种运动物体,提供实时定位、轨迹追踪及存储查询等功能。具体效果请参考相关文档或示例。
  • -opencv.rar
    优质
    本资源为“眼部追踪-opencv”项目文件,包含使用OpenCV库实现的眼部跟踪算法代码及相关文档,适用于计算机视觉与人工智能学习。 这是一个使用OpenCV进行图像识别的演示程序,可以实时检测人脸并追踪眼球。代码简洁明了,思路也不复杂,适合初学者或有兴趣的人尝试一下。
  • Alienware
    优质
    Alienware眼球追踪器是一款专为游戏设计的外设产品,通过精准的眼球追踪技术提升玩家的游戏体验和个性化设置。 关于外星人眼动仪无法使用的问题,这里提供了一个终极解决软件。
  • 设备
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    简介:眼部追踪设备是一种能够捕捉和分析用户眼球运动轨迹的技术工具,广泛应用于人机交互、虚拟现实及市场调研等领域。 眼动仪是一种先进的技术设备,能够记录并分析人的眼睛运动情况,并提供有关用户视觉注意力、阅读习惯及关注区域的重要数据。它在心理学、认知科学、广告学以及人机交互等多个领域中有着广泛的应用价值。MATLAB(矩阵实验室)是处理和解析眼动仪数据的强大工具,其具备丰富的数学计算能力和强大的编程环境,使得研究人员可以方便地进行深度的数据分析与可视化。 genicaminterface.mlpkginstall 是用于安装GENICAM接口的MATLAB包管理器命令。GENICAM是一个全球性标准,旨在统一各种机器视觉和图像采集设备的接口规范,并包括眼动仪在内的多种硬件设备数据获取需求。通过该接口,开发者能够编写代码来控制与通信于眼动仪硬件之间,从而实现对实时捕捉的数据进行处理。 使用眼动仪时,首先需要确保计算机系统满足相应的硬件及软件要求,例如兼容的眼球追踪摄像头和驱动程序等配置。接下来,在MATLAB中安装并设置好genicaminterface工具包,并连接到相应设备上。一旦成功建立连接后,可以通过编写脚本在MATLAB环境中启动眼动跟踪功能以收集用户眼球运动数据。 完成数据采集之后,利用MATLAB提供的各种处理函数(如滤波、特征提取和统计分析等),能够帮助研究人员去除噪声并提取有价值的信息。例如,可以使用信号处理工具箱来平滑化眼动记录中的异常波动,并从中识别出注视点、扫视路径及瞳孔直径变化等一系列关键参数。 此外,在数据可视化方面,MATLAB的多种图形绘制功能有助于将复杂的数据转化为直观易懂的形式(如热力图和时间序列图等),从而展示用户的关注范围及其注意力模式的变化情况。同时也可以进行多变量分析以探究不同因素对视觉行为的影响,比如对比不同类型条件下眼动路径的区别。 综上所述,通过结合使用MATLAB与眼动仪不仅可以高效地收集并解析眼球运动数据,还能为深入了解人类的视觉认知过程提供科学依据,并有助于设计出更符合用户体验的产品和服务。实际应用中包括网页布局优化、广告效果评估、游戏界面改进以及阅读障碍研究等多个方面。掌握这两种工具的有效结合使用方法将极大提高科研工作的质量和效率。
  • FineReport到SpringBoot
    优质
    本文介绍了如何在Spring Boot项目中成功整合FineReport报表工具的过程和技术细节,帮助开发者实现高效的数据分析与展示。 要将最新的FineReport整合到Spring Boot项目中,请按照以下步骤操作: 1. 首先需要把所需的jar包添加到MAVEN仓库里,并将其放置在项目的WEB-INF/lib目录下,具体命令如下: ``` mvn install:install-file -Dfile=H:\FineReport_9\WebReport\WEB-INF\lib\fr-core-9.0.jar -DgroupId=com.fr -DartifactId=fr-core -Dversion=9.0 -Dpackaging= ```