智能车摄像头避障代码

智能车摄像头避障代码可以实现智能车自主避开前方障碍物，下面是一个基于OpenCV的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取视频帧
    _, frame = cap.read()

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

    # 二值化图像
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 查找最大轮廓
    max_area = 0
    max_contour = None
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_contour = contour

    # 如果存在轮廓
    if max_contour is not None:
        # 计算轮廓的中心点
        M = cv2.moments(max_contour)
        cx = int(M['m10'] / M['m00'])
        cy = int(M['m01'] / M['m00'])

        # 在图像上绘制圆形
        cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (0, 255, 0), -1)

        # 如果中心点在左侧，向右转动智能车
        if cx < frame.shape / 3:
            print("Turn right")
        # 如果中心点在右侧，向左转动智能车
        elif cx > frame.shape * 2 / 3:
            print("Turn left")
        # 否则直行
        else:
            print("Go straight")

    # 显示图像
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用摄像头获取视频帧，并将图像转换为灰度图像。然后通过二值化和查找轮廓来检测前方障碍物。最后根据障碍物的位置来控制智能车的转向。你可以根据你的具体需求修改代码，并添加其他的功能。