ESP32眼动追踪实现-EyeTrackVR

原创 云深之无迹 2024-03-07 10:29
眼动应用其实实现的主要功能是:实时注视估计和跟踪。注视估计是识别任何给定时刻的视线,而跟踪是连续跟随视线的能力。
这个眼动仪是研究性质的,不建议,也不适合投入生产实践。文章中诸多细节也未给出,硬件改装也未给出。安全性和合规性也未给出,有复现的,研究的,注意相关文件的补充。
算法在之后的时间里会有补充。
Apple Vision Pro-1984来临前的序曲
开发一个完整的眼动追踪应用-Python版
眼动追踪传感器选型
眼动追踪:梯度法精确定位眼中心(论文)

ESP32-CAM是采集眼动数据的,接着通过串口或者网络把这个数据传到电脑里面,这个时候有一个Python后端在运行,把视频流解码,然后使用一个上位机来控制这个后端。

这个东西只要25

传输上面,一个是无线的2.4G:

测试

一个有线的-看上去是USB,其实是串口,比特率高的不行(30W)

这里我就放了seeed的板子

首先项目第一步要跑起来这个后端:

安装windows的包管理

> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser> Invoke-RestMethod -Uri https://get.scoop.sh | Invoke-Expression

成功

scoop install pipxpipx ensurepath

接着安装pipx

pipx install poetry

这个代码在运行的时候不可以翻墙,我这里是手机热点安装成功。

pipx ensurepath

自动加路径

poetry install --no-root

最后在包下面安装所有的依赖

需要注意要使用高版本的解释器

这里会出现很多吃这个问题

我们只要把上面的包重新卸载安装就好

这个是所有的后端需要的库

完成后,直接开启

会有一个集成的API列表出现

这个API写了什么呢?

这段JSON描述了一个跟踪系统的配置,关键组件的简要说明:

  1. Enabled: 指示跟踪系统当前是否启用。在这里,设置为false,表示已禁用。

  2. Algorithm: 描述了跟踪系统使用的算法。


  3. 以下是按顺序列出的算法:

    每种算法可能具有特定的参数和配置。

  • LEAP

  • BLOB

  • HSRAC

  • RANSAC

  • HSF


  • Camera: 描述了与捕获输入有关的参数:

    • Capture Source: 当前为空,这意味着此处未指定。

    • Rotation: 指定捕获图像的旋转。

    • Threshold: 相机操作的阈值。

    • Focal Length: 相机镜头的焦距。

    • Flip X/Y Axis: 指示是否沿着X或Y轴翻转图像的标志。

    • Region of Interest (ROI): 指定捕获图像中感兴趣的区域,由其X、Y坐标、宽度和高度定义。


    细节什么的,以后再写,现在看固件,使用platformio开发

    默认固件就是最便宜的开发板

    使用USB的话可以直接切换工程

    这些是需要的所有库,会自动安装

    这个USB其实就是串口转USB,为了速度,30W的比特率

    这个是相机的数据

    fb = esp_camera_fb_get(); // 从相机获取帧缓冲区    if (fb)     {      len = fb->len; // 获取帧的长度      buf = fb->buf; // 获取帧的数据    }     else     {      log_e("Camera capture failed with response: %s", esp_err_to_name(err)); // 如果获取帧失败,则记录错误信息      err = ESP_FAIL; // 设置错误码    }

    这个是一帧数据的样子

    这段代码的作用是循环地从摄像头捕获帧并将其传输到串行端口。如果捕获帧失败,则会记录错误信息并继续循环。在每次传输之后,会计算延迟并记录帧大小和延迟信息。

    代码进行了解耦,就三部分,恒流源的LED和相机以及串口

    这个是代码的循环

    该函数的作用是不断循环监听串口通信。如果串口可用,它将尝试解析接收到的 JSON 命令,并将其传递给命令管理器进行处理。如果串口不可用(可能因为正在使用USB接口),则会调用 send_frame() 函数发送摄像头帧。

    串口

    函数 SerialManager::run():
    不断循环监听串行端口上是否有数据可用。如果有数据可用,则读取并解析 JSON 命令,然后交给 CommandManager 处理。

    这个代码有趣

    把代码的头对比好,来控制机器

    初始化眼动跟踪器的网络相关功能(如果未启用 USB API)

    看代码,串口没有控制功能,单纯的输出图像数据。

    测试可以到70FPS,这个数据有点假

    后端开启,再打开追踪的GUI

    连接

    这个是我的摄像头太垃圾了,没有调焦

    开始捕获了

    追踪中

    这个上位机的代码呢,也可以自己开发:

    第一步在这里改成小写以免打包失败(一定改)

    记住进这个地方,不然读取不到打包文件

    poetry run pyinstaller eyetrackapp.spec

    在dist里面找到exe启动

    最新的更新有了新算法

    ONNX是一个开放式的规范,定义了可扩展的计算图模型、标准数据类型以及内置的运算符。该文件在存储结构上可以理解为是一种层级的结构。

    最新的代码还是加入了神经网络

    可能对于大多数人来讲,这些东西太过于复杂。但是没办法,就这么个情况,很多人倒是需要这个眼动仪,过段日子就可以小批量的卖一波了。

    https://docs.slimevr.dev/common-issues.html
    https://github.com/raphaelbs/esp32-cam-ai-thinker
    https://github.com/EyeTrackVR/EyeTrackVR
    https://github.com/EyeTrackVR/EyeTrackVR/releases/tag/EyeTrackApp-0.1.8.1
    https://fastapi.tiangolo.com/
    https://pipx.pypa.io/stable/installation/
    https://scoop.sh/

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