HeartCam: Batimentos Cardíacos Online

HeartCam é uma aplicação web que estima batimentos cardíacos em tempo real, a partir das câmeras de dispositivos móveis ou computadores.

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1. Sobre o Projeto
   • Principais Tecnologias
2. Instalação Local
   • Pré-Requisitos
   • Instalação
3. Usando o HeartCam
4. Contato
5. Licença e Citação
6. Agradecimentos

Sobre o Projeto

O HeartCam é um sistema desenvolvido para fotopletismografia remota (rPPG), um monitoramento não invasivo de sinais vitais. Utilizando a técnica de Eulerian Video Magnification (EVM) e análise espectral (FFT), o sistema consegue detectar as micro-variações de cor na pele causadas pela circulação sanguínea, invisíveis a olho nu.

Este projeto foi desenvolvido para a disciplina Processamento de Imagens (2025.2) da Universidade Federal do Maranhão (UFMA).

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Principais Tecnologias

	Aplicação
	Linguagem principal do backend e processamento de dados.
	Framework web para gerenciamento de rotas e servidor.
	Cálculos matemáticos, manipulação de arrays e FFT.
	Visão computacional, detecção facial (Haar Cascades) e construção de pirâmides gaussianas para o algoritmo EVM.
	Comunicação bidirecional em tempo real entre cliente e servidor.
	Estilização da interface e componentes responsivos.
	Lógica do cliente e gráficos dinâmicos.
	Estrutura semântica das páginas web.
	Containerização da aplicação para fácil distribuição e deploy.

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Instalação Local

Siga este guia passo a passo para configurar e rodar o HeartCam no seu computador pessoal. Você pode optar por rodar via Python (recomendado para desenvolvimento) ou Docker (recomendado para uso prático isolado).

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que sua máquina possui as ferramentas necessárias instaladas.

• Git (Sistema de Controle de Versão)

  • Windows/Linux: Baixar Git.

• Python (Versão 3.9 ou Superior)

  • Windows: Baixar Python Installer.
  • Linux: Geralmente já vem instalado. Verifique com python3 --version. Se necessário: sudo apt-get install python3 python3-pip.

• Docker (Opcional - Apenas se Escolher este Método)

  • Windows: Instalar Docker Desktop.
  • Linux: Instalar Docker Engine.
  • Tutorial Completo.

Instalação

1º PASSO: Obtenha o Código Fonte

Você pode clonar o repositório usando o Git ou baixar o arquivo ZIP manualmente.

• Opção A: Via Git Clone (Recomendado)

  Abra seu terminal e execute:

  git clone https://github.com/DanielKGM/heartcam.git

• Opção B: Via Download ZIP

  1. Clique no botão verde Code no topo desta página.
  2. Selecione Download ZIP.
  3. Extraia o conteúdo para uma pasta de sua preferência.

2º PASSO: Acesse a Pasta do Projeto

Abra o terminal de comandos do seu sistema operacional e execute o seguinte comando, substituindo todo texto entre colchetes (colchetes inclusos) pelo diretório em que foi baixado o projeto no passo anterior:

cd [DIRETÓRIO O QUAL FOI BAIXADO]

3º PASSO: Execute a Aplicação

Escolha apenas um dos métodos abaixo para rodar o projeto.

• Método A: Rodando com Python (Ambiente Virtual)

  Este método é ideal se você deseja modificar o código ou não quer instalar o Docker. Siga a sequência de números gregos e execute os comandos de acordo com seu sistema operacional:

  # I. Crie o ambiente virtual
  python -m venv .venv
  # No Linux, se der erro, use: python3 -m venv .venv
  
  # II. Espere gerar os arquivos e ative o ambiente virtual
  .\.venv\Scripts\Activate.ps1 # Windows PowerShell
  .\.venv\Scripts\activate.bat # Windows CMD
  source .venv/bin/activate # Linux/MAC
  
  # III. Instale as dependências do projeto
  pip install -r requirements.txt
  
  # IV. Inicie o servidor
  python app.py

• Método B: Rodando com Docker

  Este método garante que a aplicação rode em um ambiente isolado e idêntico ao do website, sem precisar instalar Python ou bibliotecas manualmente.

  1. Abra o programa Docker Desktop (Windows) ou rode o serviço Docker (Linux/MAC) pelo comando: sudo systemctl start docker
  2. Construa a imagem (Build) com o comando docker build -t heartcam .
  3. Rode o container pelo comando docker run -p 5000:5000 heartcam

4º PASSO: Visualize no Navegador

Após iniciar o servidor (pelo Método A ou B) sem erros, o serviço está ativo (geralmente na porta 5000).

• Abra seu navegador preferido (Chrome, Firefox, Edge).
• Acesse o endereço local: http://127.0.0.1:5000 ou http://localhost:5000.
• Permita o acesso à câmera quando solicitado pelo navegador.

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Usando o HeartCam

Diagrama de Fluxo do Usuário

Orientações

• 💡 Iluminação: Use o sistema em um ambiente bem iluminado. A luz deve incidir no seu rosto de forma uniforme.
• 🎯 Estabilidade: Mantenha o rosto próximo da câmera e parado. A área verde deve estar posicionada sobre a testa. Falar ou mexer a cabeça interfere na leitura da luz.
• 👓 Acessórios: Óculos grossos ou franjas cobrindo a testa podem impedir a detecção correta.
• ⏳ Paciência: Aguarde cerca de 10 a 30 segundos após o rosto ser detectado para amostragem e estabilização do gráfico.

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Contato

Daniel Galdez · danielgaldez10@hotmail.com

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Licença e Citação

Este projeto é distribuído sob a licença GNU General Public License v3 (GPLv3), que garante a liberdade de usar, estudar, modificar e redistribuir o software, desde que o código-fonte seja mantido aberto e as versões derivadas utilizem a mesma licença. Para mais informações, consulte o arquivo LICENSE.md ou a aba de licença do repositório.

Caso utilize este projeto em trabalhos acadêmicos ou científicos, utilize a seguinte referência BibTeX:

@software{HeartCam_2026,
  author  = {Campos Galdez Monteiro, Daniel},
  month   = jan,
  title   = {{HeartCam: Remote Photoplethysmography (rPPG) System}},
  url     = {https://github.com/DanielKGM/heartcam},
  version = {1.0.0},
  year    = {2026}
}

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Agradecimentos

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