当前位置：首页>python>PyeLink和SyeLink:开源python工具方法

PyeLink和SyeLink:开源python工具方法

2026-06-30 07:42:52

眼动追踪技术在心理学、神经科学、人机交互等领域的研究中扮演着越来越重要的角色。然而，现有的眼动追踪实验工具在数据记录和解析方面存在一些限制，这阻碍了研究的深入进行。为了解决这些问题，芬兰东芬兰大学和瑞典隆德大学的研究人员开发了两款互补的开源Python工具——PyeLink和SyeLink，它们专为SR Research的EyeLink眼动追踪硬件设计。

PyeLink：简化眼动实验创建

PyeLink通过封装SR Research的pylink库，提供了一个简化的Python接口，用于运行EyeLink眼动追踪实验。它支持多种显示后端（如Pygame、PsychoPy和Pyglet），并通过统一的接口简化了实验创建过程。研究人员无需编写自己的代码来显示EyeLink的设置过程，PyeLink还提供了常用的辅助方法，如显示消息、等待按键等，同时允许研究人员完全控制刺激呈现。

SyeLink：解析EyeLink数据

虽然存在一些EyeLink解析器（如eyelinkio、eyelinkparser和pyeparse），但它们无法处理包含原始P-CR数据和校准凝视数据的文件。因此，研究团队开发了SyeLink，这是一个全面的解析器，提供命令行界面（CLI）和Python API来处理EyeLink记录的数据，并将其转换为结构化的JSON和CSV格式，支持校准结果的可视化和验证。

实验示例：瞳孔尺寸伪影（PSA）

为了展示PyeLink和SyeLink的支持新型研究的能力，研究团队进行了一项端到端的瞳孔尺寸伪影（PSA）实验。PSA是指在记录凝视数据时，由于瞳孔大小变化而出现的明显凝视偏移，即使眼睛没有实际旋转。实验结果表明，当校准和验证的照明条件匹配时，平均凝视误差为0.34'；当条件不匹配时，平均误差增加到2.50'，这与先前的PSA研究一致。

更多的使用方法，请参考原文献及相关网址

参考文献：

Mohammadhossein Salari, Marcus Nyström, Diederick C. Niehorster, and Roman Bednarik. 2026. PyeLink and SyeLink: Open-source Python tools for low-level EyeLink experiment control and data parsing. In Proceedings of the 2026 Symposium on Eye Tracking Research and Applications (ETRA '26). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 50, 1–3. https://doi.org/10.1145/3797246.3805844

PyeLink: https://github.com/mh-salari/pyelink

SyeLink: https://github.com/mh-salari/syelink

PyeLink docs: https://pyelink.readthedocs.io/

SyeLink docs: https://syelink.readthedocs.io/

本文仅做学习分享使用，若有疑问及侵权，请后台联系我们！

——CR