Advertisement

Gaze Tracker: 基于OpenCV的凝视追踪系统实验,演示了利用眼睛与凝视估算操控鼠标的方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Gaze Tracker是一款基于OpenCV开发的眼球追踪软件,通过捕捉眼部图像并分析瞳孔运动来估计用户的视线方向,并以此控制电脑鼠标的移动。 凝视追踪器项目是一项基于虹膜上凝视光圈位置的实验性凝视跟踪系统。通过捕捉眼睛对光源反射的变化并分析闪烁,可以估计用户在屏幕上的注视点,并将其作为输入(例如移动鼠标指针)。为了实现这一功能,需要高分辨率的眼睛图像和一个靠近相机的光源。 硬件需求:使用智能手机充当固定的远程摄像头,并安装特定的应用程序来控制它。将手机闪光灯LED置于一只眼睛前方以获得稳定的光线支持。 入门指南: 1. 克隆存储库 ``` git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git ``` 2. 安装依赖项(根据操作系统选择命令) - 对于基于Debian的系统,使用以下命令安装所需包: ``` sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv ``` - 对于Arch Linux及其衍生版: ``` sudo pacman -S python-pip python-virtualenv ``` 演示版本包括校准阶段和鼠标控制阶段。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Gaze Tracker: OpenCV
    优质
    Gaze Tracker是一款基于OpenCV开发的眼球追踪软件,通过捕捉眼部图像并分析瞳孔运动来估计用户的视线方向,并以此控制电脑鼠标的移动。 凝视追踪器项目是一项基于虹膜上凝视光圈位置的实验性凝视跟踪系统。通过捕捉眼睛对光源反射的变化并分析闪烁,可以估计用户在屏幕上的注视点,并将其作为输入(例如移动鼠标指针)。为了实现这一功能,需要高分辨率的眼睛图像和一个靠近相机的光源。 硬件需求:使用智能手机充当固定的远程摄像头,并安装特定的应用程序来控制它。将手机闪光灯LED置于一只眼睛前方以获得稳定的光线支持。 入门指南: 1. 克隆存储库 ``` git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git ``` 2. 安装依赖项(根据操作系统选择命令) - 对于基于Debian的系统,使用以下命令安装所需包: ``` sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv ``` - 对于Arch Linux及其衍生版: ``` sudo pacman -S python-pip python-virtualenv ``` 演示版本包括校准阶段和鼠标控制阶段。
  • GazeDataCapture: 数据捕获
    优质
    GazeDataCapture是一款先进的软件工具,专注于凝视估计和眼动追踪技术的数据采集与分析,适用于人机交互、心理学研究等领域。 在论文“MPIIGaze:真实世界的数据集和基于深度外观的注视估计”中实现数据捕获的过程中,作者详细描述了如何收集用于训练和测试模型的真实场景下的视线数据。该研究利用先进的传感器技术和算法来捕捉用户在不同环境中的自然头部运动以及相应的目光方向,从而构建了一个高质量且多样化的数据集合。此方法为开发更准确、更具适应性的注视估计系统提供了坚实的基础。
  • MouseView.js:关注轨迹。替代在线。无需
    优质
    MouseView.js是一款创新工具,专注于分析用户的鼠标移动路径,为开发者提供了一种成本效益高且实用的方法来模拟眼动追踪技术,从而深入了解用户行为和偏好,而无需实际的眼球运动数据。 MouseView.js 注意鼠标跟踪功能。作为在线眼动追踪的替代方案。 文档与更新详情请参阅相关页面。 当前站点状态: 模糊库仍在开发中,请勿在未经我们许可的情况下于您的应用程序中使用高斯模糊功能。请注意,此仓库中的问题汇总了已知的问题情况。 演示 入门指南 MouseView.js旨在网页上注入一层。只需将脚本包含在网站的``标签内即可。 最新的版本托管在网络平台上: ```html ``` 或者,您可以下载特定版本并按如下方式使用它: ```html ``` 或在JavaScript中直接引用。
  • Python3和OpenCV进行频物体
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Python 3结合OpenCV库实现视频中的目标追踪。通过简单易懂的方式解析了相关技术和代码实现,适合对计算机视觉感兴趣的初学者深入学习。 OpenCV 是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 等多种操作系统上运行。它轻量级且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,并提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 用 C++ 编写,其主要接口也是 C++,但依然保留了大量的 C 接口。该库还为 Python、Java 和 MATLAB/OCTAVE(版本2.5)提供了丰富的接口支持。这些语言的 API 函数可以通过在线文档获取信息。目前也提供对于C#、Ch和Ruby的支持。
  • Python3和OpenCV进行频物体
    优质
    本文章介绍如何使用Python3及OpenCV库实现视频中的物体跟踪技术,适合对计算机视觉感兴趣的开发者阅读与实践。 OpenCV是一个基于BSD许可的跨平台计算机视觉库,在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上均可运行。本段落主要介绍了如何使用OpenCV与Python3实现视频中的物体追踪,供有兴趣的朋友参考。
  • YOLOv8DeepSort觉跟整合检测功能
    优质
    本研究提出了一种结合YOLOv8和DeepSort的视觉跟踪算法,有效融合目标检测与跟踪技术,显著提升多目标场景下的实时性能及准确性。 YOLOv8与DeepSort结合的视觉跟踪算法将YOLOv8的目标检测能力和DeepSort的特征跟踪技术相融合,在复杂环境中实现了准确且稳定的对象追踪。在计算机视觉领域,这种技术广泛应用于安全监控及自动驾驶等场景中。本段落着重介绍基于这一方法进行车辆检测、跟踪和计数的应用——即YOLOv8-相关研究与实践。
  • Python3OpenCV进行现.zip
    优质
    本项目使用Python3和OpenCV库实现了一个简单的眼球追踪系统。通过摄像头捕捉图像,并运用计算机视觉技术分析眼部特征以追踪眼球移动。适合初学者学习实践。 在本项目基于Python3和OpenCV实现眼球追踪的文档中,我们主要探讨如何使用Python3编程语言及OpenCV库构建一个实时的眼球追踪系统。此系统通常应用于人机交互、生物识别或心理学研究等领域,它能够检测并跟踪用户的眼睛运动,提供一种非侵入性的控制方式。 作为核心工具,OpenCV支持图像处理和计算机视觉算法,并广泛用于图像与视频分析。在眼球追踪中,OpenCV帮助捕获及预处理摄像头所获取的图像,并进行特征检测。 1. **捕获与预处理**: - 使用OpenCV的VideoCapture模块接入摄像头以实时获取视频流。 - 图像预处理包括灰度化、高斯滤波等步骤,这些操作有助于消除噪声并使后续的眼部特征检测更准确。 2. **眼部特征检测**: - OpenCV中的Haar级联分类器用于识别眼睛。预先训练的模型可以用来定位眼睛和眉毛等面部特征。 - Haar级联分类器通过一系列特征级联来逐步筛选出可能的眼睛区域。 3. **眼珠定位**: - 定位眼珠通常涉及检测眼白(巩膜)与瞳孔。这可通过颜色分割、边缘检测及轮廓匹配完成。 - 例如,可以通过色彩空间转换(如HSV)分离眼珠和眼白,并找到最暗的区域作为瞳孔中心。 4. **眼球追踪算法**: - 常用的眼球追踪算法包括Pupil Labs的Pupil Detection、Kalman滤波器及粒子滤波器。这些算法结合图像序列中的信息,估计眼睛运动轨迹。 - 实时应用中可采用光流法跟踪连续帧间的特征点以估算眼球移动方向。 5. **交互应用**: - 一旦确定了眼球运动,可以将其映射到屏幕坐标上实现用眼睛控制鼠标或其它界面元素。 - 可设置阈值来决定何时触发特定的交互事件(例如当眼睛看向屏幕某区域时)。 6. **代码结构**: - 主要代码文件中包含初始化摄像头、设定阈值、执行检测流程及实时显示结果等核心功能。 此项目提供了实现眼球追踪的基础框架,通过学习和理解该系统,可以进一步优化性能,如引入深度学习模型提高识别准确性或增加头部跟踪以补偿头部运动的影响。此外,该项目适用于扩展到其他生物特征识别或行为分析的应用中。
  • OpenCV经典KCF
    优质
    简介:KCF(Kernelized Correlation Filters)是一种基于核函数的相关滤波器方法,在计算机视觉领域中广泛应用于目标跟踪。此算法利用傅里叶变换加速相关计算,结合多尺度、颜色和纹理特征实现高效且鲁棒的追踪性能,是OpenCV库中的经典视觉追踪技术之一。 使用C++实现基于OpenCV的视觉跟踪代码之前,请按照网上教程正确配置OpenCV3。
  • OpenCV和多线程
    优质
    本研究探讨了一种结合OpenCV库与多线程技术的目标追踪方法,旨在提高视频处理中的目标跟踪效率与准确性。通过优化算法实现资源的有效分配,实现在复杂场景下的高效追踪应用。 本段落使用Visual Studio 2012结合OpenCV和多线程技术,在实时场景下实现了目标跟踪功能。代码提供给大家参考使用,希望能帮助研究本领域的同仁开阔视野并节省时间。