瞳孔追蹤是在圖像處理領域中的一項重要應用。而Python語言可以應用于圖像領域，并且有很多開源庫可以幫助我們完成這個任務。下面是一個簡單的Python瞳孔追蹤代碼：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 讀取視頻幀
ret, frame = cap.read()
# 對幀進行預處理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
# 檢測瞳孔
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
if circles is not None:
circle = max(circles[0], key=lambda x:x[2])
# 繪制瞳孔
cv2.circle(frame, (circle[0], circle[1]), circle[2], (0, 255, 0), 2)
# 顯示幀
cv2.imshow('frame', frame)
# 按q鍵退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 釋放資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼使用了OpenCV庫來對視頻進行處理，并使用霍夫圓形檢測(HoughCircles)方法來檢測瞳孔。通過調整參數可以實現更準確的檢測效果。

Python語言和開源庫的強大功能可以讓圖像處理變得更加簡單和高效。Python語言可以幫助我們更快地完成圖像處理任務，并可以通過替換不同的庫來滿足不同場景的需求。因此，Python語言在圖像處理領域中具有廣泛的應用價值。