Python眼球跟蹤輸入技術利用計算機視覺技術，通過識別用戶的眼睛準確地追蹤視線，從而實現對計算機的精準操作。眼球跟蹤輸入技術對于那些需要快速操作復雜接口的設計師和研究人員來說是非常有用的。

import cv2
import numpy as np
# 初始化攝像頭捕獲對象
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
# 讀取視頻流
ret, frame = cap.read()
# 灰度處理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 瞳孔區域提取
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
# 標記瞳孔區域
for (x, y, w, h) in eyes:
center = (int(x + 0.5*w), int(y + 0.5*h))
cv2.circle(frame, center, int(w/2), (0, 255, 0), 2)
# 顯示標記過的視頻流
cv2.imshow('frame', frame)
# 鍵盤輸入控制退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 釋放攝像頭并關閉窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼實現了一個簡單的眼球跟蹤功能，通過讀取攝像頭捕獲到的視頻流，在圖像中提取瞳孔區域，并利用cv2.circle標記出瞳孔的位置，從而實現眼球跟蹤的效果。

Python眼球跟蹤輸入技術具有更高的精準度和實時性，因此在各種人機交互場景中得到廣泛應用，例如視頻游戲、人機界面、無人機控制等。