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在OpenCV中，可以使用Haar级联检测器来检测眼睛，并通过计算眼睛的中心点来检测注视点。
以下是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV检测眼睛并计算注视点：
import cv2 # 加载Haar级联检测器 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml') # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 将视频帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测眼睛 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (ex, ey, ew, eh) in eyes: # 在眼睛周围绘制矩形 cv2.rectangle(frame, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2) # 计算眼睛中心点 eye_center_x = ex + ew // 2 eye_center_y = ey + eh // 2 # 在眼睛中心点绘制圆圈 cv2.circle(frame, (eye_center_x, eye_center_y), 3, (255, 0, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow('Eye Tracking', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中，我们使用haarcascade_eye.xml文件来检测眼睛，并通过计算眼睛矩形框的中心点来获取注视点。我们在眼睛周围绘制矩形，并在眼睛中心点处绘制一个小圆圈。最后，我们将处理后的视频帧显示出来。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法来准确地检测眼睛和注视点。
