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激光傳感器測距Python代碼實戰，從零開始

  • 時間：2024-06-16 09:00:14
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在本文中，我們(men)將(jiang)學習(xi)如何(he)使用Python編寫一個簡單的激(ji)光傳(chuan)(chuan)感(gan)器測距(ju)程(cheng)序(xu)。隨(sui)著物聯網和自動化(hua)技術的發展，激(ji)光傳(chuan)(chuan)感(gan)器已成為許(xu)多項目中的重要組(zu)件(jian)。本文將(jiang)通過一個實(shi)際的案例，向您展示如何(he)使用Python實(shi)現激(ji)光傳(chuan)(chuan)感(gan)器測距(ju)功能。

## 1. 準(zhun)備工作

在(zai)開始(shi)編寫代碼之(zhi)前，我們需要(yao)確保已經安(an)裝了以(yi)下依賴(lai)庫：

- `pyserial`:用于與連接到計(ji)算(suan)機的激光(guang)傳感器進行通(tong)信。

- `Raspberry Pi Camera`:用于(yu)捕捉激(ji)光傳感器發出的脈沖信號。

打開(kai)終端，安裝這兩個(ge)庫(ku)：

```bash

pip install pyserial

sudo apt-get install python3-picamera

```

我們需要配置樹莓派攝像頭以捕捉(zhuo)激光(guang)傳感器發(fa)出的脈沖信號。按照以下步驟操作(zuo)：

1. 打開終端，輸入以下命令(ling)以編輯`/etc/raspi.conf`文(wen)件：

```bash

sudo nano /etc/raspi.conf

```

2. 在文件末尾添加以下行以啟用攝像頭：

```bash

CAMERA=yes

```

3. 保存并退出(chu)文件(按(an)`Ctrl + X`,然后(hou)按(an)`Y`,最后(hou)按(an)`Enter`)。

4. 重啟樹莓派以應用更改：

```bash

sudo reboot

```

## 2. 編寫代(dai)碼

現在我們已經(jing)準(zhun)備(bei)好編寫Python代碼來實(shi)現激光傳感(gan)器(qi)測(ce)距功能。首先，導(dao)入所需(xu)的庫：

```python

import time

import serial

from RPi import Camera

```

我們需要(yao)定義一(yi)些常量(liang)，如串(chuan)口(kou)端口(kou)、波特率、激光傳感(gan)器的最大范圍等(deng)：

```python

SERIAL_PORT = '/dev/ttyS0' # 串口(kou)端口(kou)，根據實際(ji)情況(kuang)修改

BAUD_RATE = 9600 # 波特率，根(gen)據實際情況修改

LASER_MAX_DISTANCE = 500 # 激光傳感器的最大范圍(單位：毫米(mi))

```

我們可以(yi)創建(jian)一個函數來初始化(hua)串口通信(xin)和攝像頭(tou)對象：

```python

def init_serial():

ser = serial.Serial(SERIAL_PORT, BAUD_RATE)

return ser

```

我們創建一個函數來捕獲激光傳感器發出的脈沖信號并計算距離：

```python

def capture_laser_pulses():

cam = Camera.open(0) # 打開(kai)攝像頭，參數(shu)為攝像頭索引，通常為0或1;如(ru)果有多個攝像頭，請(qing)根據實際情況修(xiu)改(gai)。

prev_frame = None  # 存儲上一幀圖像，用于(yu)計算(suan)脈沖信號的(de)時間(jian)差。

pulse_count = []  # 存儲連(lian)續的脈沖信號數量。

while True:  # 不(bu)斷捕獲圖像和脈(mo)沖信號。

ret, frame = cam.capture() # 捕獲(huo)一(yi)幀圖像。如(ru)果捕獲(huo)失敗，ret將(jiang)為False。

if not ret: # 如果捕獲失敗，跳出循環。

break

frame = cv2.flip(frame, 1) # 翻轉圖像，使左右(you)方向與攝像頭(tou)拍攝方向一致。這對(dui)于樹莓派攝像頭(tou)非(fei)常有用。

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 將圖像轉換為(wei)灰(hui)度(du)圖像。這有助于減少計(ji)算復雜度(du)。

_, threshold = cv2.threshold(gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 對(dui)灰度圖像進行二值化處理(li)。這里我們(men)選擇了一(yi)個閾值80,但可以根據實際情(qing)況進行調(diao)整。

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