YOLO眼球追踪

<think>我们正在处理一个关于使用YOLO实现眼球追踪的查询。根据提供的引用，特别是引用[2]，我们知道有一个基于YOLOv8分割模型的人眼瞳孔追踪项目。引用中提到了相关文件：配置文件（config.yaml）、训练和评估脚本（eye_tracking_v2.ipynb）、标签转换脚本（masks_to_polygon.py）、预训练模型权重（yolov8l-seg.pt）以及结果文件夹（run/segment）和示例视频（Prediction_eye_video.mp4）。用户的需求是使用YOLO实现眼球追踪，因此我们可以参考引用[2]中的项目，给出一个解决方案的步骤。解决方案大致步骤：1.数据准备：需要收集包含人眼的图像或视频数据，并进行标注。标注需要包括瞳孔的位置。引用[2]中提到使用掩码（masks）并转换为YOLO格式的标签（通过masks_to_polygon.py脚本）。2.模型选择与训练：使用YOLOv8的分割模型（例如yolov8l-seg.pt）进行训练。训练脚本在eye_tracking_v2.ipynb中。用户可能需要调整配置文件config.yaml以适应自己的数据集。3.模型评估与使用：训练完成后，使用模型在视频流上进行推理，实现瞳孔追踪。可以生成类似Prediction_eye_video.mp4的结果。考虑到用户可能需要具体的操作指南，我们提供以下步骤：具体步骤：1.环境配置：安装必要的库，包括ultralytics（YOLOv8的官方库）、streamlit（如果要做界面展示，引用[1]提到streamlit界面展示）等。2.获取数据：准备眼球的图像数据集，并进行标注（分割掩码）。可以使用标注工具如LabelImg、LabelMe等，然后转换为YOLO格式。引用[2]中提供了将掩码转换为YOLO格式的脚本（masks_to_polygon.py），可参考使用。3.准备配置文件：根据YOLOv8的要求，配置文件包括数据集路径、类别等。引用[2]中的config.yaml可作为模板。4.训练模型：使用eye_tracking_v2.ipynb中的脚本进行训练，或自行编写训练脚本。训练命令可能如下（使用ultralytics库）：```pythonfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('yolov8l-seg.pt')#加载预训练模型results=model.train(data='config.yaml',epochs=50,imgsz=640)```5.使用训练好的模型进行瞳孔追踪：在视频流上运行模型，并绘制结果。```pythonmodel=YOLO('best.pt')#训练后得到的最佳模型results=model.predict('input_video.mp4',save=True)```6.如果需要，可以创建streamlit应用来展示实时眼球追踪（参考引用[1]）。注意事项：-由于眼球是较小的对象，可能需要使用高分辨率的图像和适当的数据增强。-如果瞳孔在图像中非常小，可能需要调整模型输入尺寸（imgsz）或使用更小的下采样倍数。此外，引用[1]提到YOLO系列以及DeepSORT等算法可以实现实时目标跟踪。对于眼球追踪，我们可能只需要检测和分割瞳孔，但如果需要追踪多个瞳孔（例如多人场景），可能需要结合追踪算法（如SORT/DeepSORT）来保持ID一致。不过，引用[2]中的项目似乎只使用了YOLOv8分割模型进行每帧的检测和分割，没有提及多目标跟踪。如果需要跨帧追踪，可以考虑加入追踪算法。因此，总结回答如下：</think> ### YOLO眼球追踪解决方案（基于YOLOv8语义分割模型） #### 🎯 核心步骤 1. **数据准备** - 收集带瞳孔标注的眼球图像/视频数据集（需包含瞳孔掩码标注） - 使用标注工具生成符合YOLO格式的`_polygons.txt`标签文件 - 🔧 转换工具参考：引用[2]中的`masks_to_polygon.py`可将掩码转YOLO格式 2. **模型训练** ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练分割模型 model = YOLO('yolov8l-seg.pt') # 引用[2]提供的预训练权重 # 配置训练参数 (引用[2]的config.yaml) results = model.train( data='config.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=16 ) ``` 3. **瞳孔追踪实现** ```python # 实时摄像头追踪 model.predict( source=0, # 摄像头输入 show=True, classes=[0] # 限定瞳孔类别 ) # 视频文件处理 (如引用[2]的Prediction_eye_video.mp4) model.track('input.mp4', save=True, tracker='bytetrack.yaml') ``` #### ⚙️ 关键文件说明 (引用[2]) | 文件 | 功能 | |------|------| | `yolov8l-seg.pt` | 预训练分割模型权重 | | `config.yaml` | 数据集路径/类别配置 | | `eye_tracking_v2.ipynb` | 训练评估脚本 | | `run/segment/` | 预测结果目录 | #### 🌐 定位技术融合 结合引用[3]的机器视觉定位技术，可升级为三维瞳孔定位： 1. 通过双摄像头获取深度信息 2. 建立3D瞳孔运动模型 3. 实现空间坐标映射（应用于VR/眼控设备等） #### 📚 学习资源建议 1. [Ultralytics官方文档](https://docs.ultralytics.com/) - YOLOv8分割模型教程 2. [OpenCV瞳孔检测扩展](https://docs.opencv.org/) - 优化追踪稳定性 3. GazeML开源项目 - 进阶眼动分析框架