大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了c – 用于眼动追踪的屏幕计算,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我想要的是一种适用于所有目光的算法.有角度计算吗?那么当用户向右看时,线性?
我现在做的是:
首先,我让用户查看特定点,并使用RANSAC检测最接近屏幕位置的光圈位置.我用屏幕上的四个2D点和虹膜来做到这一点.我正在使用Homography来获得正确的计算.
void gaussian_elimination(float *input,int n){ // ported to c from pseudocode in // http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_elimination float * A = input; int i = 0; int j = 0; int m = n-1; while (i < m && j < n){ // Find pivot in column j,starTing in row i: int maxi = i; for(int k = i+1; k<m; k++){ if(fabs(A[k*n+j]) > fabs(A[maxi*n+j])){ maxi = k; } } if (A[maxi*n+j] != 0){ //swap rows i and maxi,but do not change the value of i if(i!=maxi) for(int k=0;k<n;k++){ float aux = A[i*n+k]; A[i*n+k]=A[maxi*n+k]; A[maxi*n+k]=aux; } //Now A[i,j] will contain the old value of A[maxi,j]. //divide each entry in row i by A[i,j] float A_ij=A[i*n+j]; for(int k=0;k<n;k++){ A[i*n+k]/=A_ij; } //Now A[i,j] will have the value 1. for(int u = i+1; u< m; u++){ //subtract A[u,j] * row i from row u float A_uj = A[u*n+j]; for(int k=0;k<n;k++){ A[u*n+k]-=A_uj*A[i*n+k]; } //Now A[u,j] will be 0,since A[u,j] - A[i,j] * A[u,j] = A[u,j] - 1 * A[u,j] = 0. } i++; } j++; } //BACk substitution for(int i=m-2;i>=0;i--){ for(int j=i+1;j<n-1;j++){ A[i*n+m]-=A[i*n+j]*A[j*n+m]; //A[i*n+j]=0; } } } ofMatrix4x4 findHomography(ofPoint src[4],ofPoint dst[4]){ ofMatrix4x4 matrix; // create the equation sy@L_607_7@ to be solved // // from: Multiple View Geometry in Computer Vision 2ed // Hartley R. and ZisseRMAN A. // // x' = xH // where H is the homography: a 3 by 3 matrix // that transformed to inhomogeneous coordinates for each point // gives the following equations for each point: // // x' * (h31*x + h32*y + h33) = h11*x + h12*y + h13 // y' * (h31*x + h32*y + h33) = h21*x + h22*y + h23 // // as the homography is scale independent we can let h33 be 1 (indeed any of the terms) // so for 4 points we have 8 equations for 8 terms to solve: h11 - h32 // after ordering the terms it gives the following matrix // that can be solved with gaussian elimination: float P[8][9]={ {-src[0].x,-src[0].y,-1,src[0].x*dst[0].x,src[0].y*dst[0].x,-dst[0].x },// h11 { 0,-src[0].x,src[0].x*dst[0].y,src[0].y*dst[0].y,-dst[0].y },// h12 {-src[1].x,-src[1].y,src[1].x*dst[1].x,src[1].y*dst[1].x,-dst[1].x },// h13 { 0,-src[1].x,src[1].x*dst[1].y,src[1].y*dst[1].y,-dst[1].y },// h21 {-src[2].x,-src[2].y,src[2].x*dst[2].x,src[2].y*dst[2].x,-dst[2].x },// h22 { 0,-src[2].x,src[2].x*dst[2].y,src[2].y*dst[2].y,-dst[2].y },// h23 {-src[3].x,-src[3].y,src[3].x*dst[3].x,src[3].y*dst[3].x,-dst[3].x },// h31 { 0,-src[3].x,src[3].x*dst[3].y,src[3].y*dst[3].y,-dst[3].y },// h32 }; gaussian_elimination(&P[0][0],9); matrix(0,0)=P[0][8]; matrix(0,1)=P[1][8]; matrix(0,2)=0; matrix(0,3)=P[2][8]; matrix(1,0)=P[3][8]; matrix(1,1)=P[4][8]; matrix(1,2)=0; matrix(1,3)=P[5][8]; matrix(2,0)=0; matrix(2,1)=0; matrix(2,2)=0; matrix(2,3)=0; matrix(3,0)=P[6][8]; matrix(3,1)=P[7][8]; matrix(3,2)=0; matrix(3,3)=1; return matrix;
}
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