Python 是一種流行的編程語言，它可以被用于許多用途，其中包括障礙物檢測。障礙物檢測是計算機視覺領域的一個重要應用，可以被應用于自動駕駛汽車、安全監控等領域。

在 Python 中，我們可以使用許多開源庫和工具來完成障礙物檢測的任務。其中包括 OpenCV （Open Source Computer Vision Library），它是一個用于計算機視覺應用程序開發的開源庫。我們可以使用 OpenCV 進行圖像處理、模式識別等任務。

# 導入 OpenCV 庫
import cv2
# 讀取圖像并轉換為灰度圖像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 創建一個人臉檢測器對象
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 檢測圖像中的人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍歷檢測到的人臉并在圖像中畫出矩形
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
# 顯示結果圖像
cv2.imshow('result', image)
# 等待用戶按下任意按鍵
cv2.waitKey(0)
# 關閉窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼使用 OpenCV 庫實現了圖像中人臉的檢測。首先我們讀取一張圖像并將其轉換為灰度圖像，然后創建一個人臉檢測器對象并調用其 detectMultiScale 方法來檢測圖像中的人臉。最后我們遍歷檢測到的人臉并在圖像中畫出矩形，最終將結果圖像顯示在屏幕上。

總的來說，Python 是一種非常強大的編程語言，可以被用于許多領域，包括障礙物檢測。我們可以使用開源庫和工具來完成這些任務，并且可以根據需要進行擴展和定制。