使用网络摄像头进行眼睛注视估计

让我们看看下面的情况，你坐在图书馆里，你刚刚看到最漂亮的女人坐在图书馆的另一边。哎呀，她发现你在盯着她看。她估计你的目光在盯着她，而你通过理解她的目光指向你，注意到被她抓个正着。

眼睛凝视：一个人的眼睛聚焦的点

就像我们惊人的大脑毫不费力地完成许多任务一样，这是一个很难“教”计算机的问题，因为我们需要执行几项艰巨的任务：

• 人脸识别

• 眼睛识别和瞳孔定位

• 确定头部和眼睛的 3D 定位

商业凝视跟踪器有各种形状和大小。从眼镜到屏幕的基础解决方案。但是，尽管这些产品精度很高，但它们使用的是专有软件和硬件，而且非常昂贵。

让我们开始构建我们的视线跟踪器

为了使这篇博客的篇幅保持合理，我们将构建一个基本的注视跟踪形式。有几个粗略的估计。而且我们不会确定确切的注视点，而是确定注视方向。

人脸识别和瞳孔定位

对于这项任务，我们将使用MediaPipe(https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html)，这是一个由 Google 开发的惊人的深度学习框架，它将实时为我们提供 468 个 2D 人脸地标，而使用很少的资源。

让我们看一些代码：

import mediapipe as mp
import cv2
import gaze

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh # initialize the face mesh model

# camera stream:
cap = cv2.VideoCapture(1)
with mp_face_mesh.FaceMesh(
        max_num_faces=1,                            # number of faces to track in each frame
        refine_landmarks=True,                      # includes iris landmarks in the face mesh model
        min_detection_confidence=0.5,
        min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
    while cap.isOpened():
        success, image = cap.read()
        if not success:                            # no frame input
            print("Ignoring empty camera frame.")
            continue
        # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to
        # pass by reference.
        image.flags.writeable = False
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # frame to RGB for the face-mesh model
        results = face_mesh.process(image)
        image = cv2.cvtCo