PyGaze 开源项目使用教程
2024-08-22 23:59:31作者:段琳惟
1. 项目的目录结构及介绍
PyGaze 是一个用于眼动追踪的开源库。以下是其主要的目录结构和介绍:
-
pygaze/: 主库文件夹,包含所有核心功能和模块。
- init.py: 初始化文件,定义了库的基本信息和导入路径。
- display/: 与显示相关的模块。
- eyetracker/: 眼动追踪设备接口模块。
- logfiles/: 日志文件处理模块。
- screen/: 屏幕处理模块。
- settings/: 配置文件和设置模块。
- tests/: 测试脚本和单元测试。
-
examples/: 示例脚本,展示了如何使用 PyGaze 进行眼动追踪实验。
- example_experiment.py: 一个简单的眼动追踪实验示例。
-
docs/: 文档文件夹,包含项目的详细文档和使用说明。
2. 项目的启动文件介绍
PyGaze 的启动文件主要是 example_experiment.py,位于 examples/ 目录下。这个文件是一个示例脚本,展示了如何设置和运行一个基本的眼动追踪实验。
from pygaze import libscreen
from pygaze import libtime
from pygaze import liblog
from pygaze import libeyetracker
# 初始化显示
disp = libscreen.Display()
# 初始化日志
log = liblog.Logfile()
log.write(logtxt="Starting experiment", timestamp=True)
# 初始化眼动追踪设备
tracker = libeyetracker.EyeTracker(disp)
# 运行实验
# ...
# 结束实验
log.write(logtxt="Ending experiment", timestamp=True)
disp.close()
tracker.close()
3. 项目的配置文件介绍
PyGaze 的配置文件主要位于 pygaze/settings/ 目录下。这些文件定义了库的各种默认设置和参数。
- defaults.py: 包含所有默认设置,如屏幕分辨率、眼动追踪设备的参数等。
- settings.py: 用户自定义设置文件,可以覆盖默认设置。
例如,defaults.py 中的一些关键设置:
# 屏幕分辨率
SCREEN_WIDTH = 1920
SCREEN_HEIGHT = 1080
# 眼动追踪设备参数
EYETRACKER_TYPE = 'eyelink'
EYETRACKER_SAMPLE_RATE = 500
用户可以在 settings.py 中修改这些设置以适应特定的实验需求。
from pygaze.settings import defaults
# 覆盖默认设置
defaults.SCREEN_WIDTH = 1600
defaults.SCREEN_HEIGHT = 900
defaults.EYETRACKER_TYPE = 'smi'
通过这些配置文件,用户可以灵活地调整 PyGaze 的行为和参数,以满足不同的实验需求。
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 StartedRust0201
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0130
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python08
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
746
926
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
266
暂无描述
Dockerfile
771
5.02 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
865
1.96 K
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
70
22
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
1.94 K
201
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
693
1.36 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
461
455
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
C
458
5.24 K