Python眼球轉(zhuǎn)動(dòng)識(shí)別是一種基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的，用人工智能幫助識(shí)別眼球方向并跟蹤的解決方案。由于眼睛是人體最為敏感并且最快速的感官之一，因此其在現(xiàn)代生命科學(xué)以及信息技術(shù)中擁有重要地位。

使用Python進(jìn)行眼球轉(zhuǎn)動(dòng)識(shí)別，我們可以通過OpenCV(cv2庫(kù))來做到，cv2庫(kù)是Python上的一個(gè)常用圖像處理庫(kù)，利用它提供的函數(shù)可以輕松實(shí)現(xiàn)眼球方向識(shí)別。下面是一段簡(jiǎn)單的示例程序，它包括了一個(gè)檢測(cè)眼睛和瞳孔的程序和一個(gè)判斷注視方向的程序：

import cv2
def detect_eye(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_eye.xml')
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
return eyes
def detect_pupil(image, eyes):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = []
for (x, y, w, h) in eyes:
roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
circle = cv2.HoughCircles(roi_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, 
param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
circles.extend(circle)
return circles
def get_gaze_direction(image, eyes, circles):
for (x, y, r) in circles[0]:
cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
center_x = x + eyes[0][0]
center_y = y + eyes[0][1]
cv2.line(image, (center_x - 40, center_y), (center_x + 40, center_y), (0, 0, 255), 2)
cv2.line(image, (center_x, center_y - 40), (center_x, center_y + 40), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
image = cv2.imread('pic.jpg')
eyes = detect_eye(image)
circles = detect_pupil(image, eyes)
get_gaze_direction(image, eyes, circles)

這段代碼首先調(diào)用detect_eye函數(shù)來檢測(cè)出原始圖像中的眼睛，并用detect_pupil函數(shù)來找到瞳孔所在的位置。最終，get_gaze_direction函數(shù)會(huì)利用眼球和瞳孔的位置來計(jì)算注視方向，并在圖像上畫出表示注視方向的兩條紅線。

總的來說，Python眼球轉(zhuǎn)動(dòng)識(shí)別是一種非常有用的技術(shù)，可以應(yīng)用于許多不同的領(lǐng)域，包括人機(jī)交互、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)等。借助Python和OpenCV，我們可以輕松實(shí)現(xiàn)眼球識(shí)別和跟蹤，并為我們的研究工作、創(chuàng)新項(xiàng)目提供強(qiáng)有力的支持。