非接触式人体心率（ECG）测量系统概述: 我们采用摄像头进行视频采集，并用非接触的方法监测人体心率。现有研究多使用接触式的体征（心率ECG，脉搏PPG等）监测设备，在一些极端情况下，无法将传感器贴于受测者。在这种情况下，研究非接触式的体征监控方法极具吸引力。这一方法最早由MIT的研究人员在2011年提出:利用摄像头远程捕获受测者的视频信息，在此基础上利用信号处理的方法进行特征提取，进而计算得到心率。我们预计用FPGA+视频采集芯片搭建，并用网线传输到电脑上进行实时分析。初期实现的方法是能从静止（或者人不动）情况下，实现视频数据采集和心率测量。 演示视频分为两个: 第一个是基本的数据采集程序，包括采集视频和PPG信号； 第二个实时的心率，以及供血可视化演示程序（而视频中提取心率的程序只能离线运行），我们同时展示采集自手腕的两路PPG信号进行对比。 视频一: https://v.youku.com/v_show/id_XOTA4Nzc2NzEy.html 视频二（上，下）: https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAxNzY4.html https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAwMzIw.html 视频二的合并版本: https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAzNTM2.html 附件内容截图:

关于树莓派，想必从事嵌入式开发的开发者都有听过，树莓派原名为Raspberry Pi，也就是它的英文读法，树莓派诞生于英国，由“Raspberry Pi 基金会”这个慈善组织注册开发。埃•厄普顿就是该项目的头目。在2012年的3月，英国剑桥大学埃本•阿普顿（Eben Epton）正式发售世界上最小的台式机，又称卡片式电脑，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能，这就是Raspberry Pi电脑板，中文译名”树莓派”！ 树莓派作为一个轻便迷你的小终端很受大众的喜爱！！！ 树莓派的特点 与常见的51单片机和STM32等这类的嵌入式微控制器相比，不仅可以完成相同的IO引脚控制之外，还能运行有

线上抓娃娃最近三个月火爆了。自己也参与其中的开发，在网上各种找资料，整理了这份demo，解压密码123#。

自己开发的一个演示程序， 点击“打开摄像头按钮”就能打开免驱摄像头并能显示数据 保存数据，也加入了对非免驱摄像头的读取，但是还未进行测试

在Android开发过程中，有时需要调用手机自身设备的功能，本演示项目侧重摄像头拍照功能的调用。

该系统为基于Matlab的人脸考勤系统。带有一个人机交互界面。输入全身照人脸图片进行人脸扫描，分割出单独的人脸进行预处理，包括灰度化尺度归一化提取人脸特征值和人脸库里面的数据进行对比。输出人脸识别的结果包括姓名，性别，学号等。并且有做考勤信息的统计，包括每个人打卡多少次，分别是什么时间，具有一键导出考勤表的功能。 GUI框架需要具备一定编程基础的人员学习，感谢支持。

使用qt+opencv实现在视频流中用鼠标动态选取矩形框ROI，以及ROI的移动和缩放和删除。

本文主要详细介绍了使用C# 连接摄像头来进行视频捕获，内容包括opencvhe emgucv的性能比较等

内含0V7670的各种资料，包括购买时赠送的内部资料，OV7670中英文手册，PCB图，原理图 包括AVR单片机的驱动程序，已调试通过，上位机显示，以及上位机软件。是经过多人总结的宝贵资料，绝对对得起10个积分。玩摄像头的你值得拥有。

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼