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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