任务四、树莓派OpenCV视觉循迹运动用python写代码 一、任务描述 根据道路上的车道线，通过智能小车上的摄像头进行识别，使小车沿着车道线运动。 二、任务目标 1、小车能实现循迹功能 2、对于车道线的不同情况做成合理的运动判断

要在树莓派上使用OpenCV实现基于摄像头的车道线追踪和小车运动控制，首先需要安装必要的库，如OpenCV和GPIO库。下面是一个基本的Python代码框架，用于获取摄像头图像、检测车道线并控制小车运动：

import cv2
import RPi.GPIO as GPIO
from time import sleep

# 初始化GPIO和摄像头
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
camera = cv2.VideoCapture(0)

def detect_lane_lines(frame):
    # 使用HSV色彩空间处理图像
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 定义车道线的HSV范围
    lower_yellow = (20, 100, 100)
    upper_yellow = (30, 255, 255)
    
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)  # 创建黄色区域的掩码
    edges = cv2.Canny(mask, threshold1=50, threshold2=150)  # 边缘检测
    
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=20)  # 轮廓检测
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)  # 绘制车道线

while True:
    ret, frame = camera.read()
    if not ret:
        break
    
    detect_lane_lines(frame)
    
    # 根据车道线的位置调整小车运动
    # 这里只是一个示例，你需要连接实际的电机或舵机，并编写运动控制函数
    adjust_car_movement(frame)
    
    cv2.imshow('Lane Detection', frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头和清理GPIO资源
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
GPIO.cleanup()

# 示例中的 adjust_car_movement 函数应该根据检测到的车道线信息来决定小车的前进、后退、左转或右转
# 实现这一步你需要了解车辆硬件如何响应这些指令，以及如何根据像素坐标转换到实际运动距离