gaze_tracking:python中的简单注视跟踪，使用Timm＆Barth的基于梯度的算法来定位虹膜中心-源码

gaze_tracking Python中的简单注视跟踪，使用Timm＆Barth的基于梯度的算法来定位虹膜中心 算法 定位虹膜中心。 在图像中查找面Kong。 使用硬编码的面部比例获取粗略的眼睛区域。 找到每个眼睛区域的虹膜中心。 1.计算x和y图像渐变。 2.计算每个像素的归一化梯度向量（g i ）。 3.将每个像素测试为可能的中心。 使用每个像素的梯度矢量。 计算从可能的中心到梯度向量位置的归一化位移向量（d i ）。 计算（d i ）和（g i ）的点积，并将结果加到该可能中心的总和中。 如果该可能中心的和大于先前的最大和，请存储可能中心的坐标并更新最大和。 4.用最大总和作为该眼睛虹膜的中心标记可能的中心的坐标。 查找虹膜外的参考点。 将虹膜中心与参考点进行比较，以确定注视方向。 Timm＆Barth的眼中心定位算法 纸： Timm，F.和Barth，E.（