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Eulerian_Video_Magnification: 实现欧拉视频放大及其在心率检测中的应用

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简介:
简介:本文介绍了一种创新技术——欧拉视频放大(Eulerian_Video_Magnification),该技术能够增强视频中细微变化,如颜色和运动,并展示了其在非接触式心率监测方面的潜在应用。 Eulerian_video_magnification 实现了欧拉视频放大技术,并可用于心率检测等功能。该功能依赖于 OpenCV 2.4.9 及以上版本(后续版本将使用 FFTW 替换 OpenCV 中的傅立叶变换)。根据欧拉视频放大的原理,实现了运动放大和颜色放大两种算法。目前仅支持读入视频以实现放大效果。即将加入的功能包括对人脸进行检测和跟踪。 程序中使用的第三方 GraphUtils 画图库已进行了重构,因为该库使用的是较老版本的 OpenCV,数据结构和函数接口都是 C 版本的,容易导致内存问题,并且不方便使用。此外,还实现了心率检测功能。MIT 后续的研究论文提出了一种基于相位放大的改进方法,在噪声抑制方面优于当前版本,因此计划在未来实现新版本程序。 效果展示包括原视频、运动放大和颜色放大结果。

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客服
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  • Eulerian_Video_Magnification:
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    简介:本文介绍了一种创新技术——欧拉视频放大(Eulerian_Video_Magnification),该技术能够增强视频中细微变化,如颜色和运动,并展示了其在非接触式心率监测方面的潜在应用。 Eulerian_video_magnification 实现了欧拉视频放大技术,并可用于心率检测等功能。该功能依赖于 OpenCV 2.4.9 及以上版本(后续版本将使用 FFTW 替换 OpenCV 中的傅立叶变换)。根据欧拉视频放大的原理,实现了运动放大和颜色放大两种算法。目前仅支持读入视频以实现放大效果。即将加入的功能包括对人脸进行检测和跟踪。 程序中使用的第三方 GraphUtils 画图库已进行了重构,因为该库使用的是较老版本的 OpenCV,数据结构和函数接口都是 C 版本的,容易导致内存问题,并且不方便使用。此外,还实现了心率检测功能。MIT 后续的研究论文提出了一种基于相位放大的改进方法,在噪声抑制方面优于当前版本,因此计划在未来实现新版本程序。 效果展示包括原视频、运动放大和颜色放大结果。
  • EVM_Matlab.zip_EVM_Matlab_evm_evm__
    优质
    EVM_Matlab.zip是一款用于计算误差向量幅度(EVM)的Matlab工具包,包括了对欧拉方法的应用和视频放大的功能。 使用欧拉放大技术可以对视频帧的变化进行增强处理,无论是颜色还是动作的细微变化都能被显著放大。
  • EVM(Matlab).zip
    优质
    欧拉视频放大EVM(Matlab) 是一个基于Matlab开发的工具包,利用欧拉公式和先进的算法技术实现高质量的视频放大功能。此资源提供了一个强大的平台,用于研究与应用视频分辨率增强技术,在保持图像清晰度的同时提升视频画质。 这是利用欧拉算法进行视频放大的源程序。关于算法的原理可以参考我的博客。
  • 基于CEVM(Qt和OpenCV上- QtEVM.zip
    优质
    本项目为基于C的EVM(欧拉视频放大)在Qt和OpenCV上的实现,提供了源代码及示例,旨在帮助开发者理解和应用先进的视频放大技术。通过Qt框架结合OpenCV库,实现了高效的视频处理功能,适用于需要增强视频分辨率的各种场景。 QtEVM 是在 OpenCV 和 Qt 上基于 C 实现的 EVM(欧拉视频放大器)。它支持以下功能: - 运动放大:空间滤波器使用拉普拉斯金字塔,时间滤波器采用 IIR 带通滤波。 - 颜色放大:空间滤波器使用高斯金字塔,时间滤波器采用理想带通滤波。
  • PythonFAST角点OpenCV
    优质
    本文探讨了Python环境下FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点检测算法的实现,并详细介绍了其在OpenCV库中的具体应用方法。 FAST角点检测的Python实现可以基于OpenCV库来完成。
  • 改进C++
    优质
    本文章介绍了改进的欧拉方法在数值分析中的应用,并详细阐述了其在C++编程语言中的具体实现方式。通过理论与实践相结合的方式,提供了理解和解决微分方程问题的有效途径。 完全没问题的改进欧拉法程序已经准备好,可以直接使用以完成相关任务。
  • PythonHarris角点OpenCV
    优质
    本文章详细介绍了在Python环境下利用Harris角点检测算法进行图像处理的方法,并探讨了其在OpenCV库中的具体应用。适合对计算机视觉感兴趣的读者学习参考。 Harris角点检测的Python实现基于OpenCV库,并使用了非极大值抑制方法。
  • pulse-java: 基于Android技术生命体征监源码
    优质
    Pulse-Java是一款基于Android平台开发的生命体征监测应用源代码,采用先进的欧拉视频放大技术,实现非接触式心率和呼吸频率检测。 欧拉视频放大是一种新兴技术,能够揭示肉眼无法察觉的视频时间变化,并能可视化面部血液流动情况以提取心率数据。这项研究由Fraunhofer Portugal开发,旨在创建一个基于Android系统的应用程序来监测生命体征,以此测试在智能手机上实现该方法的可能性。 此前已有成功案例利用网络摄像头或手机非接触式评估生命体征(如心率和呼吸频率)。然而,由于欧拉视频放大技术相对较新,在移动设备上的应用尚未得到验证。因此,为了使这种方法能在Android设备中以较快的速度运行,其色彩增强性能得到了优化调整。 开发的应用程序具备检测心脏脉搏、处理运动伪影及实时显示血流变化等功能。
  • QRS电图(一分钟内量-MATLAB开发)
    优质
    本项目利用MATLAB开发QRS检测算法,实现快速准确地从心电图中提取QRS波群,并据此计算出一分钟内的平均心率值。 为了加载足够长度的ECG数据文件(例如使用ECG29.dat),需要指定数据的采样频率。程序会显示心电图数据及其一阶微分、二阶微分以及一阶和二阶导数的累积值。通过设定阈值来找到QRS峰值,并将这些最大值转换为搏动计数。在一个时间段内计算12秒内的搏动次数(如果需要可以调整为几分钟),从而确定心率。