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。

贴个评论

evolrof刚刚

你怎么能用HSV呢？H是色相，不管是否有血液流过，色相基本都是红色，可以说是从未改变过。

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个周期的1周期里和这个峰值后间隔0.5个周期的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.countcenter        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  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  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，心率的计算还存在很高的错误率，现在正在想办法改进，欢迎指正，欢迎批评，欢迎提问。

文章转自 YvanLiu的简书