NAO机器人通过opencv识别沿黑线走的python2代码

以下是一个基于OpenCV的Python 2代码示例，用于识别并跟随黑线：

import cv2
import numpy as np

# 初始化NAO机器人

# 定义黑线的HSV颜色范围
black_lower = np.array([0, 0, 0], np.uint8)
black_upper = np.array([180, 255, 30], np.uint8)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头捕获的图像
    ret, frame = cap.read()

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

    # 根据定义的颜色范围过滤黑线
    mask = cv2.inRange(hsv, black_lower, black_upper)

    # 使用形态学操作对图像进行处理
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)
    mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)

    # 在图像中寻找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 如果找到了轮廓
    if len(contours) > 0:
        # 寻找最大的轮廓
        c = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 计算轮廓的中心点
        M = cv2.moments(c)
        cx = int(M['m10'] / M['m00'])
        cy = int(M['m01'] / M['m00'])

        # 在图像中绘制轮廓
        cv2.drawContours(frame, [c], -1, (0, 255, 0), 2)

        # 如果中心点在左侧，则向左转
        if cx < 320:
            # 向左转的NAO机器人代码

        # 如果中心点在右侧，则向右转
        else:
            # 向右转的NAO机器人代码

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

    # 如果按下q键，则退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的NAO机器人控制代码需要根据您的具体机器人和API进行修改。