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Android利用摄像头进行心率检测

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简介:
本应用通过Android设备的摄像头捕捉面部视频,分析血管颜色变化来估算用户心率,无需额外硬件即可实现便捷健康监测。 Android可以通过摄像头检测心率,可以用来测试一下玩玩。

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客服
客服
  • Android
    优质
    本应用通过Android设备的摄像头捕捉面部视频,分析血管颜色变化来估算用户心率,无需额外硬件即可实现便捷健康监测。 Android可以通过摄像头检测心率,可以用来测试一下玩玩。
  • Python
    优质
    本项目运用Python编程结合计算机视觉技术,通过分析用户面部视频流中的微小颜色变化来估算心率,实现非接触式健康监测。 本段落介绍使用 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化并计算心率的方法。通过分析视频流中的肤色区域亮度变化来估算心跳频率。这种方法基于血液容积的周期性变化导致图像中特定区域的颜色和亮度发生变化,从而间接测量心率。文中详细说明了如何利用OpenCV库进行色彩空间转换、阈值处理以及特征点跟踪等步骤以实现这一目标,并提供了相应的代码示例供读者参考学习。
  • Android示例代码:
    优质
    本项目提供了一个基于Android平台的心率监测应用实例,通过手机摄像头捕捉面部视频流,分析血管颜色变化以计算心率。适用于健康管理和运动跟踪场景。 我有一个Android例子源码,用于通过摄像头检测心率。我已经测试过了,并且可以直接导入Eclipse进行编译。对这个项目感兴趣的同学可以下载学习一下。
  • OpenCV清晰度
    优质
    本项目采用OpenCV库开发,旨在评估和分析视频或实时摄像头输入的画面清晰度。通过图像处理技术自动识别并量化画面质量,为监控系统、视频录制设备等提供清晰度优化建议。 基于OpenCV测试图片模糊度及是否为纯色的函数已经给出,这是全部测试代码及测试图片。
  • 方法
    优质
    本研究探讨了一种利用普通摄像头进行非接触式心率监测的方法,通过分析面部视频数据中的微小颜色变化来估算个体的心率,为健康监控提供了新的技术手段。 基于OpenCV的摄像头心率检测程序准确率为大约70%左右。该程序使用了HARR人脸检测、小波滤波以及FFT分频算法。
  • Android示例代码APP.rar
    优质
    本资源为一款Android应用程序的源码包,内含实现通过手机摄像头捕捉面部视频流以非接触方式监测用户心率变化的功能模块。适合开发者学习参考。 通过稳定地用指尖按压手机摄像头,可以采集心率数据。目前市面上有许多具备心率检测功能的可穿戴设备,例如手环和智能手表等,其工作原理与我们这里使用的方法基本相同,都是基于光电容积脉搏波描记法(PhotoPlethysmoGraphy, PPG)。
  • OpenCV从人脸与识别
    优质
    本项目采用OpenCV库,实现通过电脑摄像头实时捕捉图像,并运用机器学习算法完成人脸检测和识别功能。 基于OpenCV读取摄像头进行人脸检测和识别的程序使用别人训练好的数据来执行人脸检测,并提供特征脸、Fisherface或LBP方法供选择以实现人脸识别功能。
  • 单目距离
    优质
    本项目致力于探索并实现通过单目摄像头获取图像数据,运用计算机视觉算法精确计算目标物体的距离,为机器人、自动驾驶等领域提供低成本高效的解决方案。 使用Python编程,在OpenCV环境下通过单目摄像头测量人与摄像头之间的距离,并进行行人检测。
  • 激光距技术
    优质
    本项目采用摄像头结合激光技术实现精准测距,通过捕捉激光点在目标表面反射回摄像头的图像信息计算距离。此方法具有成本低、精度高、操作简便等优点,在机器人导航、无人机避障等领域有广泛应用前景。 本段落是由网友Rockets翻译的一篇由国外机器人爱好者撰写的关于激光测距仪的文章,内容涵盖了其工作原理等方面。
  • OpenCV人脸(使笔记本输入)
    优质
    本教程将指导用户如何运用Python中的OpenCV库实时检测来自笔记本内置摄像头的人脸。适合编程初学者和计算机视觉爱好者探索实践。 基于OpenCV的人脸检测程序通过笔记本摄像头采集图像,在运行时需要更改所用到的XML文件路径。该文件位于OpenCV安装目录下的data文件夹中的haarcascade子文件夹内。