OpenCV怎么進(jìn)行眼睛跟蹤和注視點(diǎn)檢測(cè)

小億
118
2024-05-23 11:49:12

在OpenCV中，可以使用Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)眼睛，并通過(guò)計(jì)算眼睛的中心點(diǎn)來(lái)檢測(cè)注視點(diǎn)。

以下是一個(gè)示例代碼，演示了如何使用OpenCV檢測(cè)眼睛并計(jì)算注視點(diǎn)：

import cv2

# 加載Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')

# 讀取視頻
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # 將視頻幀轉(zhuǎn)換為灰度圖像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 檢測(cè)眼睛
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        # 在眼睛周圍繪制矩形
        cv2.rectangle(frame, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
        
        # 計(jì)算眼睛中心點(diǎn)
        eye_center_x = ex + ew // 2
        eye_center_y = ey + eh // 2
        
        # 在眼睛中心點(diǎn)繪制圓圈
        cv2.circle(frame, (eye_center_x, eye_center_y), 3, (255, 0, 0), -1)
        
    # 顯示結(jié)果
    cv2.imshow('Eye Tracking', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在這個(gè)示例中，我們使用haarcascade_eye.xml文件來(lái)檢測(cè)眼睛，并通過(guò)計(jì)算眼睛矩形框的中心點(diǎn)來(lái)獲取注視點(diǎn)。我們?cè)谘劬χ車L制矩形，并在眼睛中心點(diǎn)處繪制一個(gè)小圓圈。最后，我們將處理后的視頻幀顯示出來(lái)。

請(qǐng)注意，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，實(shí)際應(yīng)用中可能需要更復(fù)雜的算法來(lái)準(zhǔn)確地檢測(cè)眼睛和注視點(diǎn)。

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