我想编程一个视觉搜索任务，在该任务中，参与者会看到一个视觉场景，并且必须通过点击来识别目标对象，此时试验结束。对于每个嵌入目标(视觉场景刺激)的视觉场景，我都有一个完全空白的附带图像，除了目标(目标刺激)，它是黑色的，并且处于与视觉场景刺激中相同的确切位置。
我已经创建了一些试验，在这些试验中，python从图像库中提取视觉场景，并将其呈现给参与者，比如…
for i in range(numTrials):
theTrial = trialOrder[i] # grab pre-shuffled trial index
win.flip()
core.wait(1.0) # wait one second
living_images[i].draw()
然而，我不知道如何为每个视觉场景刺激的目标创建一个感兴趣的区域，以及如果点击该部分，如何结束试验。
我想我应该创建一个CSV，其中视觉场景刺激在一列，目标在另一列，然后告诉python根据每个相应目标图像的RGB值为每个视觉场景刺激创建一个感兴趣的区域(因为它们是空白的，除了与视觉场景刺激相同位置的黑色目标)。
我不知道你是如何设置UI的，也不知道用户应该如何与图像交互，但如果你的场景图像和附带的目标图像大小相同，你可以使用附带的图像作为遮罩。
让用户点击图像(视觉场景)并捕捉他们选择的位置。然后检查该位置的附带目标图像的值。如果值为1(或0，取决于您对"活动"值的选择)，则您会命中并继续前进。基本上，您可以使用目标图像作为ROI。
编辑：下面是一个如何实现的小例子
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(mask)
mask = np.zeros((50,50))
mask[5:10,5:10]=1
xi = 0
yi = 0
def onclick(event):
global xi,yi,mask
xi,yi = event.xdata,event.ydata
if mask[int(xi),int(yi)]>=1:
print('inside')
else:
print('outside')
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
显示的图像不一定是遮罩图像，而是要显示的任何场景。有关此检查的更多信息https://matplotlib.org/users/event_handling.html.