眼动追踪校准如何帮助凝视估计？

眼动追踪校准是为了准确估计眼球在屏幕上的凝视位置而进行的过程。下面是一个使用Python和OpenCV库实现眼动追踪校准的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个窗口并设置其大小
calibration_window = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8)
window_size = calibration_window.shape[:2]

# 创建一组校准点的坐标
calibration_points = [(100, 100), (400, 100), (250, 250), (100, 400), (400, 400)]

# 在窗口上绘制校准点
for point in calibration_points:
    cv2.circle(calibration_window, point, 20, (0, 255, 0), -1)

# 创建一个函数来处理鼠标事件
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
    # 如果是鼠标左键点击事件
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # 计算当前点击位置与每个校准点之间的距离
        distances = [np.sqrt((x - point[0])**2 + (y - point[1])**2) for point in calibration_points]
        # 找到距离最小的校准点
        closest_point_index = distances.index(min(distances))
        closest_point = calibration_points[closest_point_index]
        # 在窗口上绘制选中的校准点
        cv2.circle(calibration_window, closest_point, 20, (255, 0, 0), -1)

# 在窗口上设置鼠标回调函数
cv2.setMouseCallback("Calibration", mouse_callback)

# 显示窗口并等待用户进行校准
cv2.imshow("Calibration", calibration_window)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码创建了一个大小为500x500的窗口，并在其中绘制了一组校准点。当用户通过鼠标左键点击时，代码会计算鼠标点击位置与每个校准点之间的距离，并选择最近的校准点进行标记。用户可以依次点击校准点完成眼动追踪的校准过程。

请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例，实际的眼动追踪校准过程可能涉及更复杂的算法和技术。