python眼球跟踪输入

Python眼球跟踪输入技术利用计算机视觉技术，通过识别用户的眼睛准确地追踪视线，从而实现对计算机的精准操作。眼球跟踪输入技术对于那些需要快速操作复杂接口的设计师和研究人员来说是非常有用的。

import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头捕获对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
# 读取视频流
ret, frame = cap.read()
# 灰度处理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 瞳孔区域提取
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
# 标记瞳孔区域
for (x, y, w, h) in eyes:
center = (int(x + 0.5*w), int(y + 0.5*h))
cv2.circle(frame, center, int(w/2), (0, 255, 0), 2)
# 显示标记过的视频流
cv2.imshow('frame', frame)
# 键盘输入控制退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码实现了一个简单的眼球跟踪功能，通过读取摄像头捕获到的视频流，在图像中提取瞳孔区域，并利用cv2.circle标记出瞳孔的位置，从而实现眼球跟踪的效果。

Python眼球跟踪输入技术具有更高的精准度和实时性，因此在各种人机交互场景中得到广泛应用，例如视频游戏、人机界面、无人机控制等。