你能使用opencv-python写一个代码使智能车沿着黑线行驶，可以直行和转向

当可以，下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import time

# 定义摄像头编号
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置摄像头分辨率
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

# 定义颜色阈值
lower_black = np.array([0,0,0])
upper_black = np.array([180,255,50])

# 定义转向角度
angle = 90

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 根据颜色阈值提取黑线
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)

    # 膨胀操作使黑线更加连续
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)

    # 查找黑线轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 如果没有检测到黑线，则直行
    if len(contours) == 0:
        print("No line detected, go straight")
        # TODO: 直行代码
    else:
        # 找到最大的轮廓
        c = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 计算轮廓的矩形边界框
        rect = cv2.minAreaRect(c)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)

        # 计算黑线的中心点
        M = cv2.moments(c)
        cx = int(M['m10']/M['m00'])
        cy = int(M['m01']/M['m00'])

        # 如果中心点在左侧，则向左转
        if cx < frame.shape[1]//2:
            print("Turn left")
            # TODO: 左转代码
        # 如果中心点在右侧，则向右转
        else:
            print("Turn right")
            # TODO: 右转代码

    # 显示原始图像和处理后的图像
    cv2.imshow("Original", frame)
    cv2.imshow("Mask", mask)

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

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

这个代码基本上实现了智能车沿着黑线行驶的功能。当程序检测到黑线时，根据黑线的位置，智能车会向左或向右转动。如果没有检测到黑线，则直行。需要注意的是，代码中的“TODO”部分需要根据具体的硬件和控制方式进行修改。