Trackerとは近年、ユーザの視線を検出するアイトラッキングという技術が注目されています。手足が不自由な障がい者のコミュニケーション装置としても活用されています。ユーザの注視点(見つめている場所)を推定する方法が一般的です。視線入力装置を利用して、ユーザの視線を検出するプログラムを実装してみます。利用する必要があります)。ここでは、機械学習に適したPythonを採用します。ドキュメントが公開されおり、この情報を参考にしながら開発を進めることになります。開発環境の準備まずは、Pythonをインストールします。選択する必要があることに注意してください。ここでは、現時点での最新バージョンである2.7.14を利用します(2017年10月17日)。数値計算ライブラリのNumPyを追加でインストールします。インストール方法はPythonのパッケージ管理システムであるpipを利用すれば簡単です。コマンドプロンプトで下記のように入力します。NumPyがインストールされました。ライブラリを導入します。Pythonの開発用のフォルダにコピーしておきます。必要であり、このキーはファイルとして提供されます。このファイルもSDKと同様にPythonの開発用のフォルダにコピーしておきます。アイトラッキングの実装それではPythonでアイトラッキングを実装していきましょう。必要なモジュール(ライブラリ)のインポートです。3つのモジュールをインポートします。システム関連のモジュールであり、プログラムを終了させるときに用います。は時間関連のモジュールであり、スレッドを待機させるときに用います。いう別名を付けていることに注意してください。オブジェクトのリストとして取得します。1つであるため、リストの最初の要素を取得しています。認識したEyeTrackerオブジェクトにプロダクトキーを登録します。登録にはapply_licensesメソッドを利用し、引数としてプロダクトキーのファイルデータを渡します。次にコールバックメソッドを実装します。自動的に呼び出されるメソッドであり、視線情報を保持しているGazeDataオブジェクトを引数として受け取ります。フィールドとして持ちます。ここでは、タイムスタンプに加え、ディスプレイに対する両目の視線位置をコンソールに出力しています。最後にコールバックメソッドをEyeTrackerオブジェクトに登録します。登録後に2秒間待機して、登録したコールバックメソッドを解除します。プログラムを実行してみましょう。実行すると下記のように両目の視線位置がコンソールに出力されます。この視線位置はディスプレイに対する視線位置を標準化した値です。0.645437598228次回はOpenCVを利用して、ウィンドウを作成し、視線位置に図形を描画することに挑戦してみます。