给我一个自动驾驶的代码

自动驾驶是一个非常复杂的系统，需要涉及到很多领域的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论等等。因此，编写一个完整的自动驾驶代码并不是一件容易的事情，需要大量的时间和资源。

不过，如果你想学习如何编写自动驾驶算法，可以从一些简单的示例开始，比如使用深度学习算法来实现车道线检测和跟车等功能。以下是一个简单的基于Python和OpenCV的车道线检测示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 进行霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

# 在原图上绘制检测到的直线
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码可以实现基本的车道线检测功能。但是需要注意的是，这只是一个非常简单的示例，实际的自动驾驶算法要比这复杂得多，需要考虑更多的因素和情况。