如何将闪烁灯光信号转换为摩尔斯电码，可使用OpenCV或光敏传感器实现？

你要做的灯光摩尔斯识别，本质是检测亮/暗状态的持续时长，再对应摩尔斯的点、划、间隔规则，两种方案的核心逻辑是共通的，区别只在信号采集环节。

方案1：光敏传感器实现（硬件方案，准确率更高、延迟更低） #

• 硬件选型：用普通光敏电阻+Arduino/ESP32开发板就行，成本不到20块
• 采集逻辑：
  1. 先校准环境光阈值：读取当前环境的光敏电阻数值，设置亮/暗的判定边界，比如读数大于阈值判定为灯亮，小于则为灯灭
  2. 记录每次状态变化的时间戳，计算亮/暗的持续时长
  3. 按照摩尔斯规则映射时长：
     • 亮1个时间单位 = 点（.）
     • 亮3个时间单位 = 划（-）
     • 灭1个时间单位 = 点/划之间的间隔
     • 灭3个时间单位 = 字符间隔
     • 灭7个时间单位 = 单词间隔
• 输出逻辑：把映射得到的摩尔斯字符串直接传给你现有的翻译工具就行，不需要做额外处理
• 核心示例代码（Arduino）：

const int photoPin = A0;
int threshold = 500; // 实际校准后再修改
long lastChange = 0;
int lastState = 0;

void loop() {
  int val = analogRead(photoPin);
  int state = val > threshold ? 1 : 0;
  if (state != lastState) {
    long duration = millis() - lastChange;
    // 此处添加时长到摩尔斯符号的映射逻辑即可
    lastState = state;
    lastChange = millis();
  }
}

方案2：OpenCV视觉实现（软件方案，不需要额外硬件） #

• 核心逻辑：从摄像头帧里选固定的ROI（感兴趣区域，也就是灯光所在的小区域），计算区域平均亮度判断亮暗
• 实现步骤：
  1. 调用系统摄像头，取第一帧让用户框选灯光所在的区域，锁定ROI
  2. 逐帧读取ROI的平均亮度值，校准得到亮/暗阈值
  3. 同硬件方案的逻辑，记录亮度变化的持续时长，映射为摩尔斯字符
  4. 干扰处理：可以加3~5帧的消抖逻辑，避免环境光抖动导致误判
• 核心示例代码（Python）：

import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)
# 实际使用时可加交互逻辑让用户手动框选ROI，此处为示例固定坐标
roi = (100,100,50,50) # ROI格式：左上角x坐标、左上角y坐标、宽度、高度
threshold = 150 # 实际校准后再修改
last_state = 0
last_change = time.time()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret: break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    roi_gray = gray[roi[1]:roi[1]+roi[3], roi[0]:roi[0]+roi[2]]
    avg_bright = roi_gray.mean()
    state = 1 if avg_bright > threshold else 0
    if state != last_state:
        duration = time.time() - last_change
        # 时长转摩尔斯逻辑和硬件方案一致
        last_state = state
        last_change = time.time()
    # 可选：实时显示框选的ROI和当前状态
    cv2.rectangle(frame, (roi[0], roi[1]), (roi[0]+roi[2], roi[1]+roi[3]), (0,255,0), 2)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

优化提示：两种方案都建议做时间单位自动校准，可以提示用户先发送一段固定的预定义序列（比如连续3个点），程序自动计算基准时间单位，不需要手动写死时长参数，适配性会更强。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pazzel