라즈베리파이 센서값 읽어와서 실시간 그래프 그리기 (Matplotlib , animation)

 

이전에 소개했던 파이썬의 라이브러리중에 데이터를 2D 또는 3D그래프로 시각화 할 수 있는 Matplot이라는게 있었습니다.

https://infinitt.tistory.com/37

matplotlib (pylab) - 2D, 3D 데이터 자료 시각화

 

라즈베리파이에서 받아온 센서값 (가변저항 , 초음파 거리측정 , 온습도 (DHT11))을 이용하여 실시간 그래프를 그려보려고 합니다.

sudo apt update

sudo apt install python3-matplotlib

일단 설치는 터미널에서 위와 같이 해주시면 됩니다.

 

*첫번째는 가변저항값으로 그래프 생성하기. (회로표는 이전 글 참조)

animate라는 함수속의 y값 (그래프의 y값) 부분이 어떠한 데이터로 그래프를 그릴지 결정하므로 이부분만 변경해주면 됩니다.

import RPi.GPIO as GPIO
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np
import random
import time
import spidev

spi=spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)
spi.max_speed_hz=1000000

def ReadChannel(channel):
	adc=spi.xfer2([1,(8+channel)<<4,0])
	data=((adc[1]&3)<<8)+adc[2]
	return data

mcp3008_channel=0
		

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 50), ylim=(0, 1024))
line, = ax.plot([], [], lw=1, c='blue', marker='d',ms=2)
max_points = 50
line, = ax.plot(np.arange(max_points), 
                np.ones(max_points, dtype=np.float)*np.nan, lw=1, c='blue',marker='d',ms=2)

def init():
    return line


def animate(i):
    y = ReadChannel(mcp3008_channel) // 이부분만 센서값으로 바꾸어주면 된다.
    old_y = line.get_ydata()
    new_y = np.r_[old_y[1:], y]
    line.set_ydata(new_y)
    print(new_y)
    return line,

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=False)
plt.show()

 

*초음파 센서로 그래프 그리기

import RPi.GPIO as GPIO
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np
import random
import time


GPIO.setmode(GPIO.BCM)
TRIG=13 
ECHO=26 
GPIO.setup(TRIG,GPIO.OUT) 
GPIO.setup(ECHO,GPIO.IN) 
GPIO.output(TRIG, GPIO.LOW) 

def distance_check() :
   GPIO.output(TRIG, GPIO.HIGH) 
   time.sleep(0.001) 
   GPIO.output(TRIG, GPIO.LOW)  
   stop=0
   start=0

   while GPIO.input(ECHO)== GPIO.LOW : 
      start=time.time()                                  
   while GPIO.input(ECHO)== GPIO.HIGH : 

      stop=time.time()                                
   duration=stop-start 
   distance=(duration*340*100)/2 
   return distance
   
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 50), ylim=(4, 13))
line, = ax.plot([], [], lw=1, c='blue', marker='d',ms=2)
max_points = 50
line, = ax.plot(np.arange(max_points), 
                np.ones(max_points, dtype=np.float)*np.nan, lw=1, c='blue',marker='d',ms=2)

def init():
    return line

def animate(i):

    y = distance_check()    
    old_y = line.get_ydata()
    new_y = np.r_[old_y[1:], y]
    line.set_ydata(new_y)
    print(new_y)
    return line,
    
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=False)
plt.show()

 

*DHT11 ( 온도 습도 센서)로 그래프 그리기

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np
import time
import Adafruit_DHT
sensor = Adafruit_DHT.DHT11
pin = 4



fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 50), ylim=(15, 45))
line, = ax.plot([], [], lw=1, c='blue',marker='d',ms=2)
max_points = 50
line, = ax.plot(np.arange(max_points), 
                np.ones(max_points, dtype=np.float)*np.nan, lw=1, c='blue',marker='d',ms=2)

def init():
    return line

h, t = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin)

def get_y() :    
    h, t = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin)
    return h


def animate(i):

    y = get_y() 
    

    old_y = line.get_ydata()
    new_y = np.r_[old_y[1:], y]
    line.set_ydata(new_y)
    print(new_y)
    return line,

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=False)
plt.show()