智能小车opencv循线代码

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，可以使用霍夫变换的方法进行智能小车的循线识别。首先，需要对相机视野进行畸变校正，可以使用MATLAB的cameraCalibrator工具进行标定，获取畸变校正参数。然后，读取图像中的像素点，并使用霍夫变换检测直线。通过计算直线的平均偏移量和斜率接近于0的线段数量，可以判断小车的偏移情况和是否有直角弯道。

具体的代码实现可以参考以下步骤：
1. 进行相机视野畸变校正，获取畸变校正参数。
2. 读取图像，并进行预处理，如灰度化、二值化等。
3. 使用霍夫变换检测直线，得到直线的起点和终点坐标。
4. 遍历所有直线的起点和终点坐标，计算平均偏移量和斜率接近于0的线段数量。
5. 根据平均偏移量判断小车的偏移情况，根据斜率接近于0的线段数量判断是否有直角弯道。

需要注意的是，以上是一个简单的概述，具体的代码实现还需要根据实际情况进行调整和完善。同时，可以参考引用\[2\]中的内容，了解更多关于相机畸变校正的方法和参数获取的细节。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [智能小车巡线功能的实现（python,ubuntu,opencv）](https://blog.csdn.net/weixin_62135607/article/details/127036853)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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