pythonopencv眼动仪

### 使用 Python 和 OpenCV 实现眼动仪跟踪或检测

#### 环境搭建
为了实现基于Python和OpenCV的眼动仪功能，需先确保已安装Python以及OpenCV库。对于更高效的图像处理操作，尤其是当涉及到大量数据时，可以考虑配置带有CUDA支持的NVIDIA GPU来加速运算过程[^2]。

#### 数据获取与预处理
收集含有眼睛区域的数据源非常重要；这可能来自摄像头输入或其他视频文件。随后要对这些原始素材做初步调整——比如尺寸标准化、灰度转换等措施有助于后续分析工作的顺利开展。

#### 关键技术环节解析

##### 眼睛定位
通过级联分类器(Cascade Classifier)识别面部轮廓之后再进一步锁定双眼位置是一种常见做法。Haar特征配合AdaBoost训练而成的人脸检测模型能够高效完成这项任务：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

for (x,y,w,h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

##### 注视方向估计
一旦获得了精确的眼睛坐标，则可通过监测瞳孔中心相对于角膜反射点的位置变化情况来推断视线大致朝向。具体而言，在自然状态下拍摄一系列样本图片并标注出相应的注视角度作为监督学习材料，进而构建回归预测函数用于在线推理阶段快速给出判断结果。

另外一种思路是借助几何光学原理直接测量虹膜边缘形态参数（如椭圆长短轴比例），以此表征眼球转动程度从而间接反映凝视方位信息。

##### 动态追踪
考虑到实际应用场景下可能存在头部轻微晃动等因素干扰正常工作流程，因此有必要引入平滑滤波机制消除短期波动影响的同时保持响应灵敏度不变。卡尔曼(Kalman Filter)作为一种线性二次估计算法非常适合解决此类问题，并且易于集成至现有框架内形成闭环控制系统持续更新状态变量估值直至达到稳定收敛为止。

#### 可视化呈现
最后一步就是调用OpenCV自带图形绘制接口把最终输出呈现在屏幕上供用户直观查看效果好坏与否。例如可以在原图上标记出当前时刻被试者正关注的目标物体矩形框边界线条颜色加以区分显示。