PyEyeTrack：基于Python的学生眼睛跟踪与眨眼检测库

资源摘要信息:"pyEyeTrack是一个基于Python语言开发的学生眼动跟踪库，它能够利用普通的网络摄像头捕捉学生的眼睛活动，包括眼球移动和眨眼行为，并实时输出眼睛的坐标位置。这个库的设计目的是让学生跟踪变得简单和高效，同时支持多种使用场景。pyEyeTrack库通过提供实时的眼动跟踪和眨眼检测功能，可以帮助开发者快速集成眼动追踪技术，无需深入了解底层的实现细节。 特征详细说明： 1. 实时学生追踪：该库能够实时捕捉学生的眼动数据，提供连续不断的眼睛位置信息流，这对于需要监测学生注意力和阅读习惯的研究或应用来说非常有用。 2. 实时眨眼检测：除了追踪眼睛的移动，pyEyeTrack还能够检测到眨眼动作。眨眼是人眼常见的一种动作，通过分析眨眼频率和模式，可以用于研究眼部疲劳、注意力分散等情况。 3. 可定制的模块化设计：库的设计允许用户根据需要进行定制和扩展。模块化意味着可以根据不同的需求，调整或增加功能模块，增强跟踪库的功能和适用性。 安装指令与依赖关系： - 安装pyEyeTrack非常简单，可以通过Python的包管理工具pip直接安装：`pip install PyEyeTrack`。 - 在安装之前，系统需要满足依赖关系，即安装特定版本的dlib库（版本19.4）。由于dlib库不是Python标准库的一部分，需要单独安装。可以使用conda进行安装，以避免可能的系统依赖问题：`conda install -c conda-forge dlib=19.4`。 - 如果安装过程中遇到问题，建议使用conda虚拟环境进行安装，这样可以避免与系统中其他Python项目产生依赖冲突。 官方文档和授权信息： - 要获取更详细的使用说明和API文档，可以访问pyEyeTrack的官方文档。官方文档能够提供关于如何安装、配置和使用库的具体指导。 - 关于pyEyeTrack的使用授权，该库采用的是麻省理工学院（MIT）许可证。这意味着该库可以在几乎不受限制的条件下自由使用，包括商业用途，用户只需要保留原版许可证声明即可。 社区支持与贡献者信息： - 如果在使用pyEyeTrack过程中遇到任何问题或疑问，用户可以联系pyEyeTrack的支持团队寻求帮助。 - 该库的开发团队由Kanchan Sarolkar、Kimaya Badhe、Neha Chaudhari等人组成，他们对于库的开发和维护做出了重要贡献。用户也可以通过查看贡献者名单，了解库的历史和未来的发展方向。 在编写代码时，用户可以利用pyEyeTrack提供的接口轻松集成眼动追踪功能到自己的项目中，而无需从头开始构建眼动跟踪算法和处理图像数据。这大大降低了技术门槛，让开发者能够更专注于应用层面的创新和实现。 综上所述，pyEyeTrack是一个功能全面、使用方便、扩展性好的Python库，适用于教育、心理学研究、用户界面设计和人机交互等多个领域，利用它可以进行深入的学生行为研究和交互界面优化。"