使用 OpenCV 的心率监测器答案

【问题标题】：Heart Rate monitor using OpenCV使用 OpenCV 的心率监测器
【发布时间】：2015-12-29 17:53:28
【问题描述】：

我正在尝试构建心率监视器，用户可以将手指放在相机上并打开闪光灯，然后向他显示心率。

到目前为止，我正在从手机中捕获视频，然后在笔记本电脑中使用 OpenCV 对其进行处理。

我遵循的步骤是：

捕捉视频
求每一帧的平均红色平面值
过滤数据以去除不需要的峰

计算峰值，然后显示心率

import numpy as np
import cv2

#connecting with the captured video file taken from mobile
cap = cv2.VideoCapture('heart_rate.mp4')

#getting the number of frames 
no_of_frames = int(cap.get(7))

#assigning an initial zero red value for every frame
red_plane = np.zeros(no_of_frames)

#time_list is used for storing occurence time of each frame in the video  
time_list=[]
t=0

#camera frame per second is 30 and so each frame acccurs after 1/30th second
difference = 1/30
for i in range(no_of_frames):

    #reading the frame
    ret,frame = cap.read()
    length,width,channels = frame.shape

    #calculating average red value in the frame
    red_plane[i] = np.sum(frame[:,:,2])/(length*width)
    time_list.append(t)
    t = t+ difference


cap.release()

我无法应用低通滤波器来平滑我的数据，以及如何使用 OpenCV 找到峰值。任何帮助都会很棒。

【问题讨论】：

请在谷歌上搜索“fft”和“欧拉放大率”
为什么需要低通滤波器？最好通过高斯滤波器来模糊帧以去除细节和噪声。对于峰值，我会在分析完所有帧后处理它
@tales_padua 我想要一个低通滤波器来平滑图形，这样可以去除不需要的峰值，只留下所需的峰值。实际上，我正在计算一个描述单个帧的单个红色值，因此我正在为我的视频中的每一帧找到红色值，然后我想找到峰值
还有经典的ICA方法：osapublishing.org/…
为了平滑图像，我会使用高斯滤波器。您可以在这里查看如何使用它，以及其他一些有用的有用方法：docs.opencv.org/master/d4/d13/…

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

我以 30FPS 制作视频，对每一帧 r 通道求和，并将平均和存储到一个列表中。然后我在 matplotlib 中绘制列表如下。

我们可以很容易地找到从帧90 到帧300 的大约八个峰值。也就是说，有7 periods in 200 frames( taken in 200/30 s)，所以心率是7 / (200/30) = 21/20 => 63/60。也就是说，我的心率是63。

也许，Fourier Analysis 会有所帮助。但是，不幸的是，我仍然不知道如何在程序中分析这条曲线......

（因为我忘记了AlanV.Oppenh的Signals & System）

ORZ ...

心脏跳动的手指 gif。

【讨论】：