Python+OpenCV 实现眼动追踪：示例与教程

本文档详细介绍了如何使用Python与OpenCV库来实现实时眼动追踪。作者首先提到，该项目无需高端硬件，只需要一个简单的摄像头就能进行，这使得它在教育和开发过程中非常实用。通过提供一个示例代码，读者可以学习到如何在Python环境中集成OpenCV来追踪用户的眼球运动。 项目的核心在于`process.py`文件中的`init_cv()`函数，该函数初始化了面部检测器（face_decector）、眼睛检测器（eye_detector）以及可能的其他辅助工具。在这个过程中，OpenCV的Haar级联分类器或者更先进的深度学习模型可能会被用于人脸和眼睛的检测。 在主程序`Window`类中，有两个主要的事件处理方法：`start_webcam()`和`stop_webcam()`。`start_webcam()`方法在用户点击“开始”按钮时被触发，它会初始化摄像头（`cv2.VideoCapture`），设置视频流，并在循环中读取帧并进行眼动追踪。一旦摄像头启动，`camera_is_running`标志被设置为`True`，表示追踪过程正在进行。 在每次循环中，代码会检测当前帧中的眼睛关键点（keypoints）和眼区域（blob areas），并将这些数据与前一帧进行比较，从而推断眼动的方向和速度。可能涉及到的方法有`detectMultiScale()`、`goodFeaturesToTrack()`等，它们用于寻找特征点和计算兴趣区域。 `stop_webcam()`方法则负责在用户点击“停止”按钮时关闭摄像头，结束实时追踪。此外，代码还利用了PyQt5库来创建用户界面（UI），包括显示摄像头画面、加载样式表以及处理按钮事件。 整个流程涉及到了计算机视觉的基础概念，如图像预处理、特征检测、跟踪算法以及GUI编程。通过这个实例，读者不仅可以了解到实时眼动追踪的具体实现步骤，还能学习到如何将Python、OpenCV和Qt结合在一起创建交互式应用程序。如果你对视觉分析、机器学习或实时应用有兴趣，这个示例代码将为你提供一个很好的起点。