眼睛是人类从外界获得信息的主要渠道,通过人眼的形态和特征来确定视线方向越来越成为计算机视觉相关研究的热点。视线追踪是一种利用人类眼部的运动情况来估计视线方向的技术,该技术在人机交互中有重要的意义。随着计算机的普及,视线追踪技术应用领域也越来越广,可以应用于疲劳驾驶、医疗诊断、心理学和军事等领域。本文在研究现有眼动追踪算法基础上,提出基于瞳孔和虹膜同心圆原理的瞳孔中心定位算法进行瞳孔定位和基于坐标的单点标定算法实现视线方向判定。并基于该算法,设计并开发了基于Open CV的目视控制软件平台,主要对整个平台运行所需算法和平台软件两方面进行设计。在眼动追踪算法设计方面,首先采用肤色检测的方式确定出人脸位置,将图像检测范围缩小;然后将肤色检测后的图像进行预处理,包括图像的灰度化、双线性插值、直方图均衡化和高斯滤波;随后利用改进型的Ada Boost算法进行人脸检测与定位;然后依据“三庭五眼”的人脸比例实现人眼的检测与定位;之后采用图像梯度算法估计瞳孔中心,随后利用基于改进的最小二乘法的拟合方法确定出虹膜中心,根据估计的瞳孔中心和拟合出的虹膜中心做拟合率的评价标准;最后基于坐标的单点标定算法来判定视线方向。目视控制软件平台采用Visual Studio 2017作为开发工具,将计算机视觉库Open CV3.4.1与微软基础类库Microsoft Foundation Classes(MFC)相结合,利用C++将算法编程到平台软件中。在图像界面设计中,创建人脸检测与定位、人眼检测与定位、瞳孔中心定位和视线方向判定等模块,用户可以有选择的进行使用,并且开发了一个目视控制的弹奏钢琴的简单应用。通过对整个平台的算法进行实验测试,本文设计的基于Open CV的目视控制软件平台,能够实时准确地实现视线追踪,准确率达到96.25%,且能够克服头动、眼镜、眼睑等造成的检测误差,具有很好的鲁棒性和精确度。