如何用PyGaze快速构建专业眼动追踪实验:2023完整指南
2026-01-29 12:17:09作者:邓越浪Henry
PyGaze是一款开源跨平台眼动追踪实验工具箱,旨在帮助研究人员和开发者以最小的努力创建高质量的眼动追踪实验。无论是心理学研究、用户体验测试还是神经科学实验,PyGaze都能提供简单而强大的解决方案。
📌 什么是PyGaze?
PyGaze是一个专为眼动追踪实验设计的Python工具包,它抽象了不同眼动仪硬件和显示系统之间的差异,让开发者可以专注于实验逻辑而非底层技术细节。通过统一的API接口,PyGaze支持多种主流眼动追踪设备,包括EyeLink、Tobii等品牌。
图:使用PyGaze进行眼动追踪实验的典型场景,研究者正在配置EyeLink眼动仪设备
🚀 核心功能亮点
- 跨平台兼容性:支持Windows、macOS和Linux系统
- 多设备支持:兼容主流眼动仪品牌及模拟眼动仪
- 模块化设计:包含显示、输入、日志、声音等多个功能模块
- OpenSesame集成:可作为插件在OpenSesame实验构建器中使用
- 丰富示例:提供多种实验模板和代码示例
主要功能模块位于pygaze/目录下,包括:
pygaze/_display/:显示管理模块pygaze/_eyetracker/:眼动追踪核心模块pygaze/_keyboard/:键盘输入处理pygaze/_logfile/:实验数据记录
💻 快速安装指南
PyGaze可以通过pip轻松安装:
pip install python-pygaze
如需从源码安装,可先克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyGaze
cd PyGaze
python setup.py install
📊 实验示例与教程
PyGaze提供了多个示例项目,帮助用户快速上手:
- simple_experiment:基础实验框架
- shooting_game:眼动控制的射击游戏
- slideshow:图片展示实验模板
- trackertest:眼动追踪设备测试工具
📚 学习资源
- 官方文档:pygaze.org
- 示例代码:examples/目录
- 学术引用:Dalmaijer, E.S., Mathôt, S., & Van der Stigchel, S. (2013). PyGaze: an open-source, cross-platform toolbox for minimal-effort programming of eye tracking experiments. Behaviour Research Methods.
🤝 贡献与支持
PyGaze是一个开源项目,欢迎通过以下方式贡献:
- 提交bug报告和功能建议
- 改进文档和示例
- 贡献代码到GitHub仓库
无论你是眼动追踪领域的新手还是专家,PyGaze都能帮助你以更少的代码实现专业的眼动实验。立即尝试,开启你的眼动追踪研究之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
732
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
614
793
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1 K
1.01 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
433
393
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.17 K
151
暂无简介
Dart
983
252
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
402
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.67 K
987
