基于Python实现的眼动仪收集数据，语义分割视频图片，查看用户注视点落在各个物体上的信息+源代码+文档说明

# 环境 ​ 项目运行环境如下： * 软件：Python>=3.6，PyTorch>=0.4.0&&!=1.1.0 * 依赖的包：numpy, scipy, opencv, yacs, tqdm 环境参考如下： * numpy=1.16.2 * opencv=3.4.1 * pytorch=1.0.1 * scipy=1.2.1 * torchvision=0.2.2 * tqdm=4.31.1 * yacs=0.1.6 * pyqt5=5.13.0 * pyqt5-tools=5.13.0.1.5 * pyqtchart=5.13.0 * 操作系统： 建议在windows上配置，使用Anaconda3进行包管理 * 其中， numpy包Anaconda3自带 pytorch、torchvision、open建议在清华镜像网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/中下载 scipy、tqdm在anaconda cloud 查找相应命令下载 # 提取图像和语义分割的内容在extract包里面，建议将自己的模块做成python package， # 项目运行 ​ 项目主体main函数位于main.py中，运行该文件即可。 测试用数据视频位于input中，双眼数据位于eyaData中，运行后项目会自动在视频所在目录下常见image文件夹，存储按帧分割的图片，分析结果存储在该文件夹下的results文件夹中。 当前程序每100帧截取一张图片，平均每张图片分析2-3分钟，请耐心等待。