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iOS手机摄像头测心率

最近在封装一个手机摄像头测心率的模块,搞得精神各种紧张,导致吃饭、路上、做梦,甚至都在想这个东西,就在刚刚终于搞完了,写个文章庆祝一下。

原理

简单介绍一下,网上可以查到很多关于手机测心率的这种项目,大概就是:把手指放在摄像头和闪光灯上,通过手指处脉搏跳动充血导致的细微颜色变化来确定心跳波动,确定波峰波谷,根据两个波峰之间的时间差来确定瞬时心率。

思路

  1. 首先,采集视频流,根据拿到的RGB颜色转成HSV颜色集,其实我们只用到了HSV的H。
  2. 对拿到的H进行一些处理,看跟人喜好或者具体情况,主要是用于后面的折线图和计算瞬时心率,如果有能力的话可以处理一下噪音数据,因为可能测的时候手指轻微抖动会造成一些不稳定的数据。
  3. 根据处理后的H就可以进行画折线图了,我是把处理后的H和时间戳进行了绑定,用来后面的计算心率。
  4. 根据处理后的H来确定波峰波谷,利用两个波谷之间的时间差计算心率。

实现

大致思路就是上面这样,下面来看一下代码具体实现以下。

1.首先我先初始化了一些数据,方便后面使用
// 设备 @property (strong, nonatomic) AVCaptureDevice           *device; // 结合输入输出 @property (strong, nonatomic) AVCaptureSession          *session; // 输入设备 @property (strong, nonatomic) AVCaptureDeviceInput      *input; // 输出设备 @property (strong, nonatomic) AVCaptureVideoDataOutput  *output; // 输出的所有点 @property (strong, nonatomic) NSMutableArray            *points;  // 记录浮点变化的前一次的值 static float lastH = 0; // 用于判断是否是第一个福点值 static int   count = 0;  // 初始化 self.device     = [AVCaptureDevice defaultDeviceWithMediaType:AVMediaTypeVideo]; self.session    = [[AVCaptureSession alloc]init]; self.input      = [[AVCaptureDeviceInput alloc]initWithDevice:self.device error:nil]; self.output     = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc]init]; self.points     = [[NSMutableArray alloc]init];
2.设置视频采集流,为了节省内存,我没有输出视频画面
 // 开启闪光灯   if ([self.device isTorchModeSupported:AVCaptureTorchModeOn]) {       [self.device lockForConfiguration:nil];         // 开启闪光灯        self.device.torchMode=AVCaptureTorchModeOn;         // 调低闪光灯亮度(为了减少内存占用和避免时间长手机发烫)         [self.device setTorchModeOnWithLevel:0.01 error:nil];         [self.device unlockForConfiguration];     }      // 开始配置input output     [self.session beginConfiguration];      // 设置像素输出格式     NSNumber *BGRA32Format = [NSNumber numberWithInt:kCVPixelFormatType_32BGRA];     NSDictionary *setting  =@{(id)kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey:BGRA32Format};     [self.output setVideoSettings:setting];      // 抛弃延迟的帧     [self.output setAlwaysDiscardsLateVideoFrames:YES];     //开启摄像头采集图像输出的子线程     dispatch_queue_t outputQueue = dispatch_queue_create("VideoDataOutputQueue", DISPATCH_QUEUE_SERIAL);     // 设置子线程执行代理方法     [self.output setSampleBufferDelegate:self queue:outputQueue];      // 向session添加     if ([self.session canAddInput:self.input])   [self.session addInput:self.input];     if ([self.session canAddOutput:self.output]) [self.session addOutput:self.output];      // 降低分辨率,减少采样率(为了减少内存占用)     self.session.sessionPreset = AVCaptureSessionPreset1280x720;     // 设置最小的视频帧输出间隔     self.device.activeVideoMinFrameDuration = CMTimeMake(1, 10);      // 用当前的output 初始化connection     AVCaptureConnection *connection =[self.output connectionWithMediaType:AVMediaTypeVideo];     [connection setVideoOrientation:AVCaptureVideoOrientationPortrait];      // 完成编辑     [self.session commitConfiguration];     // 开始运行     [self.session startRunning];

这里我降低了闪光灯亮度,降低了分辨率,减少了每秒钟输出的帧。主要就是为了减少内存的占用。(我手里只有一台6,没有测其他设备可不可以)

3.在output的代理方法中采集视频流
// captureOutput->当前output   sampleBuffer->样本缓冲   connection->捕获连接 - (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {      //获取图层缓冲     CVPixelBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);     CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0);     uint8_t*buf = (uint8_t *)CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer);     size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer);     size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer);     size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer);      float r = 0, g = 0,b = 0;     float h,s,v;     // 计算RGB     TORGB(buf, width, height, bytesPerRow, &r, &g, &b);     // RGB转HSV     RGBtoHSV(r, g, b, &h, &s, &v);     // 获取当前时间戳(精确到毫秒)     double t = [[NSDate date] timeIntervalSince1970]*1000;     // 返回处理后的浮点值     float p = HeartRate(h);     // 绑定浮点和时间戳     NSDictionary *point = @{[NSNumber numberWithDouble:t]:[NSNumber numberWithFloat:p]};     //下面按个人情况可以进行计算心率或者画心率图 }

到这里数据已经处理好了,后面可以根据数据画折线图,或者计算心率
计算RGB

void TORGB (uint8_t *buf, float ww, float hh, size_t pr, float *r, float *g, float *b) {     float wh = (float)(ww * hh );     for(int y = 0; y < hh; y++) {         for(int x = 0; x < ww * 4; x += 4) {             *b += buf[x];             *g += buf[x+1];             *r += buf[x+2];         }         buf += pr;     }     *r /= 255 * wh;     *g /= 255 * wh;     *b /= 255 * wh; }

RGB转HSV

void RGBtoHSV( float r, float g, float b, float *h, float *s, float *v ) {     float min, max, delta;     min = MIN( r, MIN(g, b ));     max = MAX( r, MAX(g, b ));     *v = max;     delta = max - min;     if( max != 0 )         *s = delta / max;     else {         *s = 0;         *h = -1;         return;     }     if( r == max )         *h = ( g - b ) / delta;     else if( g == max )         *h = 2 + (b - r) / delta;     else         *h = 4 + (r - g) / delta;     *h *= 60;     if( *h < 0 )         *h += 360; }

根据h处理浮点

float HeartRate (float h) {     float low = 0;     count++;     lastH = (count==1)?h:lastH;     low = (h-lastH);     lastH = h;     return low; }
4.分析数据,计算心率

这里我纠结了好长时间,试了几种不同的方法,都没有一个比较理想的结果,计算出来的特别不准。后来看了http://ios.jobbole.com/88158/ 这篇文章,后面优化的部分有一个基音算法,虽不明,但觉厉,对此表示非常感谢。吼吼吼。

原理: 就是说划一个时间段,在这个时间段里面找到一个最低峰值,然后确定一个周期,然后分别在这个峰值前间隔0.5个周期1周期里这个峰值后间隔0.5个周期1周期里找到一个最低峰值。 然后根据这几个值来确定瞬时心率。

    - (void)analysisPointsWith:(NSDictionary *)point {      [self.points addObject:point];     if (self.points.count<=30) return;     int count = (int)self.points.count;      if (self.points.count%10 == 0) {          int d_i_c = 0;          //最低峰值的位置 姑且算在中间位置 c->center         int d_i_l = 0;          //最低峰值左面的最低峰值位置 l->left         int d_i_r = 0;          //最低峰值右面的最低峰值位置 r->right           float trough_c = 0;     //最低峰值的浮点值         float trough_l = 0;     //最低峰值左面的最低峰值浮点值         float trough_r = 0;     //最低峰值右面的最低峰值浮点值          // 1.先确定数据中的最低峰值         for (int i = 0; i < count; i++) {             float trough = [[[self.points[i] allObjects] firstObject] floatValue];             if (trough < trough_c) {                 trough_c = trough;                 d_i_c = i;             }         }          // 2.找到最低峰值以后  以最低峰值为中心 找到前0.5-1.5周期中的最低峰值  和后0.5-1.5周期的最低峰值          if (d_i_c >= 1.5*T) {              // a.如果最低峰值处在中心位置, 即距离前后都至少有1.5个周期             if (d_i_c <= count-1.5*T) {                 // 左面最低峰值                 for (int j = d_i_c - 0.5*T; j > d_i_c - 1.5*T; j--) {                     float trough = [[[self.points[j] allObjects] firstObject] floatValue];                     if (trough < trough_l) {                         trough_l = trough;                         d_i_l = j;                     }                 }                 // 右面最低峰值                 for (int k = d_i_c + 0.5*T; k < d_i_c + 1.5*T; k++) {                     float trough = [[[self.points[k] allObjects] firstObject] floatValue];                     if (trough < trough_r) {                         trough_r = trough;                         d_i_r = k;                     }                 }              }             // b.如果最低峰值右面不够1.5个周期 分两种情况 不够0.5个周期和够0.5个周期             else {                 // b.1 够0.5个周期                 if (d_i_c <count-0.5*T) {                     // 左面最低峰值                     for (int j = d_i_c - 0.5*T; j > d_i_c - 1.5*T; j--) {                         float trough = [[[self.points[j] allObjects] firstObject] floatValue];                         if (trough < trough_l) {                             trough_l = trough;                             d_i_l = j;                         }                     }                     // 右面最低峰值                     for (int k = d_i_c + 0.5*T; k < count; k++) {                         float trough = [[[self.points[k] allObjects] firstObject] floatValue];                         if (trough < trough_r) {                             trough_r = trough;                             d_i_r = k;                         }                     }                 }                 // b.2 不够0.5个周期                 else {                     // 左面最低峰值                     for (int j = d_i_c - 0.5*T; j > d_i_c - 1.5*T; j--) {                         float trough = [[[self.points[j] allObjects] firstObject] floatValue];                         if (trough < trough_l) {                             trough_l = trough;                             d_i_l = j;                         }                     }                 }             }          }         // c. 如果左面不够1.5个周期 一样分两种情况  够0.5个周期 不够0.5个周期         else {             // c.1 够0.5个周期             if (d_i_c>0.5*T) {                 // 左面最低峰值                 for (int j = d_i_c - 0.5*T; j > 0; j--) {                     float trough = [[[self.points[j] allObjects] firstObject] floatValue];                     if (trough < trough_l) {                         trough_l = trough;                         d_i_l = j;                     }                 }                 // 右面最低峰值                 for (int k = d_i_c + 0.5*T; k < d_i_c + 1.5*T; k++) {                     float trough = [[[self.points[k] allObjects] firstObject] floatValue];                     if (trough < trough_r) {                         trough_r = trough;                         d_i_r = k;                     }                 }              }             // c.2 不够0.5个周期             else {                 // 右面最低峰值                 for (int k = d_i_c + 0.5*T; k < d_i_c + 1.5*T; k++) {                     float trough = [[[self.points[k] allObjects] firstObject] floatValue];                     if (trough < trough_r) {                         trough_r = trough;                         d_i_r = k;                     }                 }             }          }          // 3. 确定哪一个与最低峰值更接近 用最接近的一个最低峰值测出瞬时心率 60*1000两个峰值的时间差         if (trough_l-trough_c < trough_r-trough_c) {              NSDictionary *point_c = self.points[d_i_c];             NSDictionary *point_l = self.points[d_i_l];             double t_c = [[[point_c allKeys] firstObject] doubleValue];             double t_l = [[[point_l allKeys] firstObject] doubleValue];             NSInteger fre = (NSInteger)(60*1000)/(t_c - t_l);             if (self.frequency)                 self.frequency(fre);             if ([self.delegate respondsToSelector:@selector(startHeartDelegateRateFrequency:)])                 [self.delegate startHeartDelegateRateFrequency:fre];         } else {             NSDictionary *point_c = self.points[d_i_c];             NSDictionary *point_r = self.points[d_i_r];             double t_c = [[[point_c allKeys] firstObject] doubleValue];             double t_r = [[[point_r allKeys] firstObject] doubleValue];             NSInteger fre = (NSInteger)(60*1000)/(t_r - t_c);             if (self.frequency)                 self.frequency(fre);             if ([self.delegate respondsToSelector:@selector(startHeartDelegateRateFrequency:)])                 [self.delegate startHeartDelegateRateFrequency:fre];         }         // 4.删除过期数据         for (int i = 0; i< 10; i++) {             [self.points removeObjectAtIndex:0];         }     } }

我目前是这样处理的,后面是用的前后两个峰值与最低峰值最接近的那个峰值的时间差,测了几次又和别的app比较了一下,基本都是正确的,最多也就是上下差1-2次每分钟。(在数据比较稳定的情况下,如果有更好的方法请推荐,谢谢)

5.画折线图 这里用到了 CoreGraphics

PS:首先,使用这个CoreGraphics要在View里面,并且要在View的drawRect:方法中使用,不然拿不到画布。我是为了封装单独建立了一个UIView的类。

a.首先还是数据,没有数据怎么画
@property (strong, nonatomic) NSMutableArray *points; // 在init中初始化数组 self.points = [[NSMutableArray alloc]init]; // 这个可以翻译过来,也是在init中 self.clearsContextBeforeDrawing = YES;  // 外部调用方法 - (void)drawRateWithPoint:(NSNumber *)point {     // 倒叙插入数组     [self.points insertObject:point atIndex:0];      // 删除溢出屏幕数据     if (self.points.count > self.frame.size.width/6) {         [self.points removeLastObject];     }      dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{         // 这个方法自动调取 drawRect:方法         [self setNeedsDisplay];     }); }

之前调setNeedsDisplay,一直没有走drawRect:方法,或者就直走了一次,然后去百度是说setNeedsDisplay会在系统空闲的时候执行drawRect:,然后我尝试着回归到主线程中调用,就好了。具体原因不是很清楚,也可能是因为要在主线程中修改View。

b.画折线的方法,具体怎么调整看个人心情了。
    CGFloat ww = self.frame.size.width;     CGFloat hh = self.frame.size.height;     CGFloat pos_x = ww;     CGFloat pos_y = hh/2;     // 获取当前画布     CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();     // 折线宽度     CGContextSetLineWidth(context, 1.0);     //消除锯齿     //CGContextSetAllowsAntialiasing(context,false);     // 折线颜色     CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColor redColor].CGColor);     CGContextMoveToPoint(context, pos_x, pos_y);     for (int i = 0; i < self.points.count; i++) {         float h = [self.points[i] floatValue];         pos_y = hh/2 + (h * hh/2) ;         CGContextAddLineToPoint(context, pos_x, pos_y);         pos_x -=6;     }     CGContextStrokePath(context);
c.为了看起来好看,我还加了网格,当然也是在drawRect:中调用的
static CGFloat grid_w = 30.0f; - (void)buildGrid {      CGFloat wight  = self.frame.size.width;     CGFloat height = self.frame.size.height;      // 获取当前画布     CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();      CGFloat pos_x = 0.0f;     CGFloat pos_y = 0.0f;      // 在wight范围内画竖线     while (pos_x < wight) {         // 设置网格线宽度         CGContextSetLineWidth(context, 0.2);         // 设置网格线颜色         CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColor greenColor].CGColor);         // 起点         CGContextMoveToPoint(context, pos_x, 1.0f);         // 终点         CGContextAddLineToPoint(context, pos_x, height);         pos_x +=grid_w;         //开始划线         CGContextStrokePath(context);     }      // 在height范围内画横线     while (pos_y < height) {          CGContextSetLineWidth(context, 0.2);         CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColor greenColor].CGColor);         CGContextMoveToPoint(context, 1.0f, pos_y);         CGContextAddLineToPoint(context, wight, pos_y);         pos_y +=grid_w;         CGContextStrokePath(context);     }     pos_x = 0.0f; pos_y = 0.0f;      // 在wight范围内画竖线     while (pos_x < wight) {         CGContextSetLineWidth(context, 0.1);         CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColor greenColor].CGColor);         CGContextMoveToPoint(context, pos_x, 1.0f);         CGContextAddLineToPoint(context, pos_x, height);         pos_x +=grid_w/5;         CGContextStrokePath(context);     }      // 在height范围内画横线     while (pos_y < height) {         CGContextSetLineWidth(context, 0.1);         CGContextSetStrokeColorWithColor(context, [UIColor greenColor].CGColor);         CGContextMoveToPoint(context, 1.0f, pos_y);         CGContextAddLineToPoint(context, wight, pos_y);         pos_y +=grid_w/5;         CGContextStrokePath(context);     }  }

总结

没有图,没有效果,只有思路和代码,我把封装好的代码放在了GitHub上,地址:https://github.com/YvanLiu/HeartBeatsPlugin.git
写这个功能的时候,自己有很多思考,也参考了很多其他人的博客、代码还有别人的毕业论文,呵呵呵,还问了几个学医的同学,代码不难,数据处理的部分可能不太好弄,但是写完还是有点成就感的。
代码里还存在很多问题,后期有时间我会慢慢优化,欢迎指正,欢迎批评,欢迎提问。

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