3D眼在手外的手眼标定,python代码示例

3D眼动追踪（Eye Tracking in the Wild, 或者称为 gaze estimation）通常涉及到计算机视觉技术，其中一个关键步骤就是手眼标定，它用于校准摄像头与用户眼睛之间的相对位置。手眼标定允许系统将摄像头捕获到的眼球运动映射到三维空间中的目标。

Python中，我们可以使用如OpenCV、Pupil Labs或其他专门库来进行手眼标定。以下是一个简单的基于OpenCV的例子，假设你已经有了标记点（例如手指）的二维图像：

import cv2
import numpy as np

# 假设你有一个包含手指标记的视频帧
cap = cv2.VideoCapture('eye_tracking_video.mp4')

# 初始化Hand-Eye calibration参数
hand_eye_matrix = None
success, frame = cap.read()
while success:
    # 检测并标记手指
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # ... (在这里应用手指检测算法)

    # 获取标记点的位置
    hand_points = detect_fingers(gray)  # 这里应该是你自己实现的手指检测函数
    if hand_points is not None:
        # 将2D坐标转换为3D，这里假设你有一个已知的3D模型或特征
        # hand_3d_points = project_to_3d(hand_points, known_model)

        # 如果已经有手眼标定矩阵，进行计算
        if hand_eye_matrix is not None:
            gaze_positions = apply_hand_eye_calibration(hand_3d_points, hand_eye_matrix)
        
        # 更新手眼标定矩阵（如果数据足够，可以在此处通过RANSAC等优化算法计算）
        if hand_points and gaze_positions:
            update_hand_eye_matrix(hand_points, gaze_positions)

    success, frame = cap.read()

# 当标定完成后
if hand_eye_matrix is not None:
    print("Hand-eye calibration complete.")
else:
    print("Not enough data for hand-eye calibration.")

# 关闭视频流
cap.release()

注意这只是一个简化的例子，实际操作中你需要更复杂的算法来检测手指、估计3D位置，并可能需要多次迭代更新手眼标定矩阵。