Python人脸面部血液变化脉搏评估系统

本项目基于Python和OpenCV,利用面部血液变化无创评估脉搏。通过ROI定位和信号处理提取心率信息,适用于健康监测和远程医疗。系统特点包括ROI选取和心率信号获取,能实现连续、非接触式测量,提高用户舒适度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目录

1、项目简介

2、系统适用行业和用途

3、系统的技术特点和功能

3.1、ROI选取及定位

3.2、心率信息获取

4、项目效果

5、项目源码


心率作为人体重要生理参数之一,可直接有效的反映人体健康状态,因此心率监测对于人体身体健康的监护起着不可替代的作用。目前心率监测方式以接触式为主,但因其操作复杂且在检测过程中需长时间同人体皮肤接触,而给测量者造成一-定的不便和不适。本项目研究一种基于光电容积描记法原理,通过模式识别技术处理一段包含人脸视频,提取视频心率信息,计算心率的方法。该法可在不改变人们日常生活习惯前提下,实现连续无创非接触式心率测量,具有舒适、便携、易操作等特点,对于远程医疗监控发展具有重要意义。

1、项目简介

基于Python人脸面部血液变化脉搏评估系统方案:因人眼视觉暂留性,对于频率高幅度小的变化无法用肉眼察觉,而视频能够很好的记录颜色的改变。使用彩色视频采集装置采集RGB格式视频(RGB即红绿蓝三通道颜色,叠加可得各种色彩,此格式图像几乎可包含人类可感知的所有色彩),保留最原始的人面部肤色信息,记录随时间变化的人脸感兴趣区域肤色信息,提取基于视频的感兴趣区域RGB三通道信号,通过信号滤波,时-频域分析从视频心率信息中提取最终

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