python - 使用 OpenCV 的心率监测器

Question

我正在尝试构建心率监测器，用户可以将手指放在闪光灯打开的相机上，心率就会显示给他。

截至目前，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:

• 拍摄视频
• 找出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，也无法使用 OpenCV 找到峰值。任何帮助都会很棒。

Answer 1

我以 30FPS 制作视频，对每一帧 r channel 求和并将平均和存储到列表中。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。换句话说，200 帧中有 7 个周期(在 200/30 秒内拍摄)，因此心率是 7/(200/30) = 21/20 => 63/60。也就是说，我的心率是 63。

或许，傅立叶分析 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 )

我...

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心跳手指 gif。