CN106361340B - 一种检测呼吸频率的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种检测呼吸频率的方法及装置，该方法，包括：获取多个包含被检测目标的目标图像；从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；从每个所述轮廓中确定出检测区域；确定每个所述检测区域的区域面积；确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。本发明提供了一种检测呼吸频率的方法及装置，能够更加方便地检测呼吸频率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种检测呼吸频率的方法及装置。
背景技术
呼吸，是指机体与外界环境之间气体交换的过程。一次呼吸是指一次吸气一次呼气。呼吸频率是指每分钟呼吸的次数。呼吸频率是一种非常重要的呼吸特征，如何检测呼吸频率也越来越受到重视。
现有技术中，一般通过人工观察的方式来检测呼吸频率。具体地，观察人员密切观察被检测目标的胸部或者腹部的起伏，观察人员通过秒表记录被检测目标在观察时间内的呼吸次数，根据观察时间和记录的呼吸次数，计算出呼吸频率。
通过上述描述可见，现有技术在检测呼吸频率时，需要人工一直观察被检测目标的胸部或腹部起伏，非常不方便。
发明内容
本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的方法及装置，能够更加方便地检测呼吸频率。
一方面，本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的方法，包括：
S1：获取多个包含被检测目标的目标图像；
S2：从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
S3：从每个所述轮廓中确定出检测区域；
S4：确定每个所述检测区域的区域面积；
S5：确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
S6：根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。
进一步地，所述S3，包括：
针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域；
确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离；
确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线；
确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线；
确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线；
确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域；
将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域。
进一步地，所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，包括：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
进一步地，还包括：建立直角坐标系；
将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，包括：
将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点；
确定所述头部区域中的最大纵轴坐标；
将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，包括：
将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
进一步地，所述S1，包括：
获取包含所述被检测目标的视频段，按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像。
进一步地，所述S4，包括：
确定每个所述检测区域中的像素点的数量，将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积。
进一步地，所述S6，包括：
确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
另一方面，本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的装置，包括：
获取单元，用于获取多个包含被检测目标的目标图像；
轮廓识别单元，用于从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
检测区域确定单元，用于从每个所述轮廓中确定出检测区域；
区域面积确定单元，用于确定每个所述检测区域的区域面积；
变化曲线确定单元，用于确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
呼吸频率确定单元，用于根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。
进一步地，所述检测区域确定单元，用于针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线，确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线，确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域，将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域。
进一步地，所述检测区域确定单元，在执行所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域时，用于：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
进一步地，所述检测区域确定单元，还用于建立直角坐标系，将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离时，用于将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点，确定所述头部区域中的最大纵轴坐标，将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线时，用于将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
进一步地，所述获取单元，用于获取包含所述被检测目标的视频段，按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像。
进一步地，所述区域面积确定单元，用于确定每个所述检测区域中的像素点的数量，将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积。
进一步地，所述呼吸频率确定单元，用于确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
在本发明实施例中，从每个包含被检测目标的目标图像中识别出被检测目标的轮廓，确定出每个轮廓中的检测区域，根据检测区域的区域面积随时间变化的变化曲线确定出被检测目标的呼吸频率，检测过程无需人工参与，能够更加方便地检测呼吸频率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种检测呼吸频率的方法的流程图；
图2是本发明一实施例提供的一种检测区域的示意图；
图3是本发明一实施例提供的另一种检测区域的示意图；
图4是本发明一实施例提供的一种变化曲线的示意图；
图5是本发明一实施例提供的另一种检测呼吸频率的方法的流程图；
图6是本发明一实施例提供的一种检测呼吸频率的装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的方法，该方法可以包括以下步骤：
S1：获取多个包含被检测目标的目标图像；
S2：从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
S3：从每个所述轮廓中确定出检测区域；
S4：确定每个所述检测区域的区域面积；
S5：确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
S6：根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。
在本发明实施例中，从每个包含被检测目标的目标图像中识别出被检测目标的轮廓，确定出每个轮廓中的检测区域，根据检测区域的区域面积随时间变化的变化曲线确定出被检测目标的呼吸频率，检测过程无需人工参与，能够更加方便地检测呼吸频率。
为了更加准确的确定出检测区域，在本发明一实施例中，所述S3，包括：
针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域；
确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离；
确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线；
确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线；
确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线；
确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域；
将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域。
在本发明实施例中，将头部区域作为参考，通过头部区域和头部距离确定被检测目标的各个部位。对于一般的人体来说，人体整个高度大概是头高的8倍左右，在本实施例中，可以将头部距离作为头高。呼吸对人体的胸部和腹部的影响比较明显，因此，在确定检测区域时，优先将胸部或腹部作为检测区域，但是，胸部和腹部在图像中难以准确识别，而头部的特征比较明显，比较容易准确识别，结合人体各个部位与头部的距离关系，可以通过头部来确定胸部或腹部。在本实施例中，第一预设值的取值范围可以是(0，5]，例如：第一预设值可以为0.5、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4等，只要检测区域中包括了部分胸部或部分腹部即可得到较准确的呼吸频率。当然第一预设值也可以针对不同的被检测目标预先确定，具体地，可以预先测量被检测目标的胸部或腹部到下颚的距离，根据该距离确定出第一预设值，另外，也可以根据该距离直接在确定头部区域后，直接确定出检测区域。第二预设值可以根据需要来确定，例如：为了较准确的定位到胸部或腹部，第二预设值的取值范围可以是(0，5]，例如：第二预设值可以是0.5、1、1.5、2、2.5等，当然，第二预设值也可以取大于5的值，这是可能会将胯部、腿部等包括到检测区域中，但是，因为部分胸部或腹部已经在检测区域中，所以也会得到较准确的呼吸频率。第二直线和第三直线会与被检测目标的轮廓相交，构成封闭区域，该封闭区域中包括部分胸部或腹部，因此，可以将该封闭区域作为检测区域。另外，由于两条直线之间的距离指的是两条平行直线之间的距离，所以第一直线与第二直线平行，第二直线与第三直线平行。
通过本发明实施例确定出的检测区域更加符合人体构造，能够将胸部或腹部这些受到呼吸影响较明显的部位包括到检测区域中，进而使得确定出的呼吸频率更加准确。
如图2所示，本发明实施例提供的一种检测区域的示意图。在图中的轮廓201中，第一直线A1B1上部为识别出的头部区域T1，头部区域的头部距离为1，第一预设值为0.5，第一直线A1B1与第二直线C1D1之间的距离为0.5，第二预设值为1，第二直线C1D1与第三直线E1F1之间的距离为1。第二直线C1D1与被检测目标的轮廓201相交于点C1和点D1，第三直线E1F1与被检测目标的轮廓201相交于点E1和点F1。封闭区域C1D1F1E1为检测区域。
为了更加准确的确定出头部区域，在本发明一实施例中，所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，包括：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
在本实施例中，根据像素点的颜色来确定出头部区域，由于头部的颜色不会受到脸部表情等动作的影响，通过颜色来识别头部区域比较稳定。为了便于处理，将像素点的颜色由RGB空间转换到YCrCb空间，其中，Y为明亮度，也就是灰阶值，Cb反映的是RGB的蓝色部分与亮度值之间的差异。Cr反映了RGB的红色部分与亮度值之间的差异。通过公式一和公式二将颜色转换为判断参数P，通过判断参数P来确定当前像素点是否属于头部区域。公式一和公式二中各个常数可以通过对大量的头部区域的颜色训练得到，最后，通过判断参数P来反映当前像素点的颜色与训练结果的接近程度，如果P小于等于1，说明当前像素点的颜色接近训练中的头部区域的颜色，如果P大于1，说明当前像素点的颜色不接近训练中的头部区域的颜色。在确定出属于头部区域的像素点后，可以对这些像素点进行优化处理，具体地处理包括：剔除掉孤立的像素点、零散的像素点、小区域的像素点；对得到图像进行平滑处理，去掉毛刺等。
在本实施例中，通过颜色来识别头部区域，能够得到更加准确的头部区域，进而使得确定出的呼吸频率更加准确。
为了更加准确地确定出检测区域，在本发明一实施例中，该方法还包括：建立直角坐标系；
将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，包括：
将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点；
确定所述头部区域中的最大纵轴坐标；
将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，包括：
将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
在本实施例中，建立直角坐标系，将目标图像加载到直角坐标系中，通过直角坐标系为目标图像中的每个像素点分配坐标。通过直角坐标系能够更加方便地对目标图像进行处理。
举例来说，如图3所示，建立直角坐标系，横轴为X轴，纵轴为Y轴。在轮廓301中，第一直线A2B2以上头部区域T2，头部区域T2中的所有点中，Y轴坐标最小的点为H，点H的Y轴坐标为8，头部区域T2中最大纵轴坐标为9，确定头部距离为1。确定穿过点H且平行于X轴的第一直线A2B2。当第一预设值为0.5时，第一直线A2B2与第二直线C2D2之间的距离为0.5，确定出确定在第一直线A2B2下方的第二直线C2D2。当第二预设值为1，第二直线C2D2与第三直线E2F2之间的距离为1，确定出确定在第二直线C2D2下方的第三直线E2F2。第二直线C2D2与被检测目标的轮廓301相交于点C2和点D2，第三直线E2F2与被检测目标的轮廓301相交于点E2和点F2。封闭区域C2D2F2E2为检测区域。
为了更加准确的确定出呼吸频率，本发明实施例中的多个包含被检测目标的目标图像优选一段连续时间内的图像序列，采样频率最好高于呼吸频率的2倍。
在本发明一实施例中，所述S1，包括：
获取包含所述被检测目标的视频段；
按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像。
在本实施例中，为了提高检测的准确性，最好选取被检测目标保持静态的视频段，视频段中最好是被检测目标的侧面，使得被检测目标的胸部、腹部在视频段中。最好保持被检测目标的胸部及其以上部位在视频段中，或者腹部及其以上的部位在视频段中。在视频段中包括被检测目标的一段时间内的呼吸过程。这里的预设频率最好保证是呼吸频率的两倍以上，该预设频率可以根据经验值确定，可以根据被检测目标的历史呼吸频率来确定。另外，在获取多个包含被检测目标的目标图像时，还可以通过以下方式实现：获取包含被检测目标的视频段；将视频段中每帧图像作为目标图像。
为了更加方便的确定出区域面积，在本发明一实施例中，所述S4，包括：
确定每个所述检测区域中的像素点的数量；
将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积。
当然也可以通过其他方式确定出区域面积，例如：通过积分的方式，在建立的直角坐标系中确定出区域面积等。
在本发明一实施例中，所述S6，包括：
确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量；
根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
在本实施例中，为了提高呼吸频率的准确性，可以对变化曲线进行处理，去除由于被检测目标抖动等引起的误差较大的部分，对变化曲线的处理可以包括：对变化曲线进行滤波等。
举例来说，如图4所示，一种变化曲线的示意图。图中，横坐标是时间，纵坐标是区域面积。目标图像的数量为60张，目标图像的采样频率为2Hz，第一个波峰发生在第2秒，最后一个波峰发生在第29秒，在这段时间内波谷的数量为8个，所以呼吸次数为8次，确定出呼吸频率为每分钟17.78次。
如图5所示，本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的方法，该方法可以包括以下步骤：
步骤501：获取包含被检测目标的视频段，按照预设频率从视频段中采集出多个目标图像。
举例来说，这里预设频率可以是2Hz，从视频段中采集出60张目标图像。可以设置摄像机对被检测目标进行拍摄。
另外，可以假设图2对应的被检测目标和图3对应的被检测目标是同一个。图2和图3分别对应同一个被检测目标的不同目标图像。可以看出，由于呼吸的影响，图2中的轮廓201和图3中的轮廓301的胸部和腹部的轮廓曲线不同。
步骤502：建立直角坐标系，将每个目标图像加载直角坐标系中。
参见图3所示的目标图像中的轮廓301。
步骤503：从每个目标图像中识别出被检测目标的轮廓。
具体地，可以通过Canny算子、前景轮廓提取等方法识别出被检测目标的轮廓。
步骤504：针对每个目标图像，确定当前目标图像中的每个像素点的R、G、B。
步骤505：根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr。
转换公式为：
步骤506：根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2。
其中，公式一为：
步骤507：根据公式二，确定每个像素点的判断参数P。
其中，公式二为：
步骤508：在当前像素点的判断参数P小于等于1时，确定该像素点属于当前目标图像对应的头部区域，在当前像素点的判断参数P大于1时，确定当前像素点不属于当前目标图像对应的头部区域。
步骤509：根据属于头部区域的像素点，确定当前目标图像对应的头部区域。
如图2所示的头部区域T1，如图3所示的头部区域T2。对于同一个被检测目标来说，头部区域基本是不变的，头部距离也基本是不变的，因此，针对相同的第一预设值和第二预设值，确定出的检测区域在轮廓的竖直方向上的位置也基本不变。
步骤510：将头部区域中纵轴坐标最小的点作为最低点，确定头部区域中的最大纵轴坐标，将最大纵轴坐标与最低点的纵轴坐标的差值作为头部距离。
头部距离的确定可以参见图3。
步骤511：将穿过最低点且平行于直角坐标系的横轴的直线作为第一直线。
第一直线的确定可以参见图3中确定第一直线A2B2。
步骤512：确定在第一直线下方，与第一直线的距离为头部距离的第一预设值倍的第二直线。
第二直线的确定可以参见图3中确定第二直线C2D2。
步骤513：确定在第二直线下方，与第二直线的距离为头部距离的第二预设值倍的第三直线。
第三直线的确定可以参见图3中确定第三直线E2F2。
步骤514：确定在第二直线和第三直线之间的由第二直线、第三直线以及轮廓构成的封闭区域。
封闭区域的构成可以参见图3中的封闭区域C2D2F2E2。
步骤515：将封闭区域作为当前目标图像对应的检测区域。
检测区域的确定可以参见图3中的检测区域。
步骤516：确定每个检测区域中的像素点的数量，将每个检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积。
区域面积越大，检测区域中的像素点的数量越多，通过检测区域中像素点的数量的变化趋势与检测区域的区域面积的变化趋势是正相关的。由于本发明实施例用到的是区域面积随时间变化的趋势，并不关心区域面积的具体数值，因此，可以通过像素点的数量来表征区域面积。
步骤517：确定区域面积随时间变化的变化曲线。
具体地，每个目标图像都有对应的采集时间，以时间为横轴，以区域面积为纵轴，每个目标图像都对应一个点，将所有目标图像对应的点连接起来就可以构成变化曲线。例如图4中的变化曲线。
当将每个检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积时，这里的变化曲线为检测区域中的像素点的数量随时间变化的变化曲线。
步骤518：确定在变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据波峰或波谷的数量和预设时间段，确定被检测目标的呼吸频率。
参见根据图4中的变化曲线确定呼吸频率。
需要说明的是：本发明实施例中的被检测目标可以是人，例如：老年人等。
针对同一个被检测目标，该被检测目标的所有目标图像所对应的第一预设值都是相同的，第二预设值也都是相同的，这样才能保证确定出的检测区域在被检测目标的轮廓的竖直方向上的位置是不变的，在呼吸过程中，只有检测区域的轮廓部分发生变化。
如图6所示，本发明实施例提供了一种检测呼吸频率的装置，包括：
获取单元601，用于获取多个包含被检测目标的目标图像；
轮廓识别单元602，用于从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
检测区域确定单元603，用于从每个所述轮廓中确定出检测区域；
区域面积确定单元604，用于确定每个所述检测区域的区域面积；
变化曲线确定单元605，用于确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
呼吸频率确定单元606，用于根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。
在本发明一实施例中，所述检测区域确定单元，用于针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线，确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线，确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域，将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域。
在本发明一实施例中，所述检测区域确定单元，在执行所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域时，用于：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
在本发明一实施例中，所述检测区域确定单元，还用于建立直角坐标系，将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离时，用于将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点，确定所述头部区域中的最大纵轴坐标，将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线时，用于将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
在本发明一实施例中，所述获取单元，用于获取包含所述被检测目标的视频段，按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像。
在本发明一实施例中，所述区域面积确定单元，用于确定每个所述检测区域中的像素点的数量，将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积。
在本发明一实施例中，所述呼吸频率确定单元，用于确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
本发明实施例提供的一种检测呼吸频率的装置，该装置的产品形态可以有多种形式，例如：外观制造成类似镜子的形态，可以作为“美妆魔镜”来实现，该镜子上设置有摄像头作为获取单元，该镜子可以放置在被检测目标所在的区域中。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本发明各个实施例至少具有如下有益效果：
1、在本发明实施例中，从每个包含被检测目标的目标图像中识别出被检测目标的轮廓，确定出每个轮廓中的检测区域，根据检测区域的区域面积随时间变化的变化曲线确定出被检测目标的呼吸频率，检测过程无需人工参与，能够更加方便地检测呼吸频率。
2、在本发明实施例中，以头部区域为基准确定出检测区域，通过本发明实施例确定出的检测区域更加符合人体构造，能够将胸部或腹部这些受到呼吸影响较明显的部位包括到检测区域中，进而使得确定出的呼吸频率更加准确。
3、在本发明实施例中，建立直角坐标系，将目标图像加载到直角坐标系中，通过直角坐标系为目标图像中的每个像素点分配坐标，通过直角坐标系能够更加方便地对目标图像进行处理。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种检测呼吸频率的方法，其特征在于，包括：
S1：获取多个包含被检测目标的目标图像；
S2：从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
S3：从每个所述轮廓中确定出检测区域；所述S3，包括：
针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域；
确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离；
确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线；确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线；
确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线；
确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域；
将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域；
S4：确定每个所述检测区域的区域面积；
S5：确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
S6：根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，包括：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
还包括：建立直角坐标系；
将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，包括：
将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点；
确定所述头部区域中的最大纵轴坐标；
将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，包括：
将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，
所述S1，包括：
获取包含所述被检测目标的视频段，按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像；
和/或，
所述S4，包括：
确定每个所述检测区域中的像素点的数量，将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积；
和/或，
所述S6，包括：
确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
5.一种检测呼吸频率的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取多个包含被检测目标的目标图像；
轮廓识别单元，用于从每个目标图像中识别出所述被检测目标的轮廓；
检测区域确定单元，用于从每个所述轮廓中确定出检测区域；
区域面积确定单元，用于确定每个所述检测区域的区域面积；
变化曲线确定单元，用于确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；
呼吸频率确定单元，用于根据所述变化曲线确定所述被检测目标的呼吸频率；
所述检测区域确定单元，用于针对每个目标图像，从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域，确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍的第二直线，确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍的第三直线，确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域，将所述封闭区域作为所述当前目标图像对应的所述检测区域。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述检测区域确定单元，在执行所述从当前目标图像中识别出所述被检测目标的头部区域时，用于：
确定所述当前目标图像中的每个像素点的R、G、B；
根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中，公式二为：
判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前目标图像对应的所述头部区域，否则，确定该像素点不属于所述当前目标图像对应的所述头部区域；
根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前目标图像对应的所述头部区域。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述检测区域确定单元，还用于建立直角坐标系，将每个所述目标图像加载所述直角坐标系中；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离时，用于将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点，确定所述头部区域中的最大纵轴坐标，将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
所述检测区域确定单元，在执行所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线时，用于将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
8.根据权利要求5-7中任一所述的装置，其特征在于，
所述获取单元，用于获取包含所述被检测目标的视频段，按照预设频率从所述视频段中采集出所述多个目标图像；
和/或，
所述区域面积确定单元，用于确定每个所述检测区域中的像素点的数量，将每个所述检测区域中的像素点的数量作为对应的检测区域的区域面积；
和/或，
所述呼吸频率确定单元，用于确定在所述变化曲线中的预设时间段内的波峰或波谷的数量，根据所述波峰或波谷的数量和所述预设时间段，确定所述被检测目标的呼吸频率。
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