opencv小车巡线python

OpenCV小车巡线是一种使用计算机视觉技术来实现小车自动巡线的方法。根据引用\[1\]中的描述，一种常见的循线方法是通过二值化图像，遍历所有亮白色像素点的横坐标，并计算其平均值与图像中心值的差值来确定小车的偏移量。然而，这种方法效率较低，需要使用双重for循环遍历所有像素点。

为了提高效率，引用\[1\]中提到了使用霍夫变换的方法进行循线识别。霍夫变换是一种常用的图像处理技术，可以检测出直线或曲线在图像中的存在。通过对图像进行霍夫变换，可以得到线段的坐标信息。

根据引用\[2\]中的描述，读取线段的坐标后，可以计算出线段的平均偏移量和斜率接近于0的线段数量。平均偏移量用于检测小车的偏移情况，而斜率接近于0的线段数量可以用于检测是否有直角弯道。

在实际的代码实现中，可以使用循环遍历所有线段的始末两点的坐标，并计算出平均偏移量和斜率。根据引用\[2\]中的描述，可以使用横坐标累加值除以运算的点的总数再减去图像中心横坐标来计算平均偏移量，使用斜率计算公式\[(y1-y2)/(x1-x2)\]来检测线段是否水平或接近水平，并统计这样的线段数量。

综上所述，通过使用OpenCV和相关的图像处理技术，可以实现小车的巡线功能。具体的实现细节可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于Python OpenCV、使用霍夫变换的小车视觉循线识别](https://blog.csdn.net/m0_73232812/article/details/130117113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [智能车巡线python-opencv](https://blog.csdn.net/m0_58644391/article/details/124382394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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