Tobii 4C Eyetracker项目：荣誉年研究与Python应用

资源摘要信息:"Honours_EyeTracker是一个使用Tobii 4C EyeTracker进行视觉跟踪研究的项目。Tobii 4C是一款先进的眼动仪，能够在用户与屏幕交互的过程中捕捉眼睛的运动。该项目在荣誉年项目中得到了应用，它主要关注于通过实验来分析用户的视觉行为。 项目的运行原理是，当主电源启动时，会激活一个程序来捕获眼睛的视线运动。在这个过程中，必须确保Tobii 4C眼动追踪器已经被正确连接到系统。眼动追踪器能够在用户观看图像时，记录下他们的眼睛移动轨迹。 实验过程中，experiment.py文件将负责以全屏模式显示图像，并允许用户进行交互。在这个程序中，“p”键被设定为执行“网络钓鱼”任务，而“r”键则用于“网络钓鱼”任务。这可能是项目的一部分，用于研究用户在不同任务中的视觉注意力分布。 在实验完成后，需要终止主程序，并运行heatmap.py文件。heatmap.py文件的作用是处理捕获的眼睛跟踪数据，并在图像上生成热图（heatmap）。热图是一种视觉化工具，可以直观地展示用户在观看图像时眼睛关注的区域和强度。通过热图，研究者可以更深入地理解用户的视觉行为和偏好。 该系统还涉及到了参数的校准过程。校准热图的参数可能包括热度的范围、颜色映射以及视角的选择等，这些参数的调整有助于更精确地展示视觉数据。 该项目的一个显著特点是它依赖于Python编程语言，这是在科学计算、数据分析和人工智能等领域广泛使用的语言。experiment.py和heatmap.py这两个Python脚本是实现项目功能的关键。 文件名称列表中的“Honours_EyeTracker-master”暗示了该项目源代码的目录结构，它表明这个项目是一个主分支，并且可能包含了诸如实验脚本、热图生成脚本以及其他可能的辅助文件和文档。这种结构的源代码管理有助于保持项目的组织性和可维护性。 总结来说，Honours_EyeTracker项目是一个集成了Tobii 4C眼动追踪技术的视觉行为研究工具，它利用Python编程语言来捕捉和分析用户的视觉互动数据，为研究者提供了一种有效的视觉行为研究手段。"