计算机视觉心率检测：无接触健康监测技术详解
【免费下载链接】Heart-rate-measurement-using-camerareal time application to measure heart rate项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Heart-rate-measurement-using-camera
Heart-rate-measurement-using-camera 是一个创新的开源项目，通过普通摄像头实现非接触式心率测量。该项目利用面部皮肤颜色变化分析技术，让每个人都能轻松进行心率监测，无需任何专业医疗设备。
项目原理与技术特点
心率作为最重要的生理参数之一，是人体生理状态的关键指标。本项目采用非接触式系统，通过分析面部皮肤颜色变化来测量心率，这些变化是由血液循环引起的。
核心算法流程：
- 面部检测、对齐并获取感兴趣区域（ROI）
- 应用带通滤波器，频率范围0.8-3Hz（对应48-180bpm）
- 计算每帧ROI的平均颜色值，并推送到150长度的数据缓冲区
- 对数据缓冲区进行FFT变换，最高峰值即为心率
- 颜色放大技术使颜色变化可见
快速开始指南
环境要求与依赖安装
项目需要Python环境，并可通过以下命令一键安装所有依赖：
pip install -r requirements.txt所需核心依赖包包括：
- scipy 1.10.0：科学计算与信号处理
- dlib 19.17.0：面部检测与特征点定位
- imutils 0.5.2：图像处理工具
- numpy 1.22.0：数值计算支持
- opencv-python 4.2.0.32：计算机视觉库
- PyQt5 5.12.3：图形用户界面
- pyqtgraph 0.10.0：高性能绘图库
项目运行方法
获取项目源码：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Heart-rate-measurement-using-camera进入项目目录并启动主程序：
cd Heart-rate-measurement-using-camera python GUI.py对于图表绘制功能，可运行：
python graph_plot.py对于欧拉视频放大实现，可运行：
python amplify_color.py应用场景与操作指南
主要应用领域
- 驾驶员生理状态监测：实时监控驾驶员的心率变化，预防疲劳驾驶
- 日常健康跟踪：家庭环境下进行常规心率检查
- 远程医疗辅助：医生通过视频实时获取患者生理数据
最佳操作实践
- 环境光线：确保摄像头捕捉到的图像光线均匀，避免强烈的光源直射
- 面部位置：用户应保持面部在摄像头视野中心，避免快速移动
- 测量时长：建议每次测量持续30秒以上，以获得更准确的心率数据
技术限制说明
- 应用一次只能检测一个人的心率
- 突然的移动变化可能导致心率计算错误
- 在大多数情况下，在摄像头前稳定10秒后即可正确检测心率
技术验证与精度评估
项目通过与专业医疗设备Compact 5 medical Econet的数据对比进行验证。在特定条件下，使用该应用程序测量的心率值与设备测量的结果相同，证明了技术的可靠性。
技术生态与参考依据
项目深度整合了现代计算机视觉和信号处理技术栈，核心算法基于多项学术研究成果，包括实时心率监测、远程心率监控和基于视频成像的非接触式心脏脉搏测量等先进技术。
图表绘制功能基于webcam-pulse-detector项目实现，面部特征点检测采用dlib和OpenCV技术方案。通过智能算法优化，该项目在普通硬件上也能实现医疗级的心率监测精度。
【免费下载链接】Heart-rate-measurement-using-camerareal time application to measure heart rate项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Heart-rate-measurement-using-camera
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
