越來越覺得讀源碼是很正確的學習方式，編程如同寫作一般，不是學會了關鍵詞，學會了數據結構，就可以寫出perfact的代碼，而是需要一點起承轉合，需要一點模仿：
取連接之意
而且越來越覺得其實寫不是很重要，而是要設計，學編程初期不是很理解為什么書上面說有了流程圖，就可以寫程序了。其實哪個時候是拘泥于一門語言，滿滿的細節，其實到最后會跳出語言的限制，什么語言都無所謂，關鍵是想明白為什么？讀源碼會加速對一門語言的理解，會學到慣用法，你天天讀書說話的時候自覺不自覺的，肯定有股味道，讀書味，好代碼看多了，寫東西也有好代碼的味道。
這次選了一個眼動的代碼，很短，而且是視覺類的，嘗試在兩篇文章內讀完。
項目運行起來很簡單，先安裝庫：
pip install -r requirements.txtok
python example.py運行
另外dlib是一個高性能的C++庫，是文章中使用的依賴庫：
http://dlib.net/由Davis King開發的 dlib C++ 庫是一個用于線程、網絡、數值運算、機器學習、計算機視覺和壓縮的跨平臺包，非常強調極高質量和可移植的代碼。dlib 的文檔也非常棒。
從計算機視覺的角度來看，dlib 有許多最先進的實現，包括：
1.面部標志檢測
2.相關性跟蹤
3.深度度量學習
安裝的時候沒有經過很多的步驟，應該是Python都編譯好了。
功能豐富
有一說一，本來是準備放個圖的，但是我就不好出面了。。。
先從攝像頭獲得一幀圖像
把幀發給分析線程
分線線程
先對幀轉換顏色空間，轉成灰度的。
傳給dlib庫
不知道返回值是什么
這篇不糾結具體的細節，先大致流程理一下。
讀取到上面的幀以后，檢測我們眼動的方向，檢測到在圖層中疊加顯示一些東西。最上面的文字
痛，本來不想發照片的
接著是顯示眼球上面的坐標
尋找我的瞳孔
最后釋放資源
https://pyimagesearch.com/2017/03/27/how-to-install-dlib/
