能否提供一份用于海信杯比赛的寻迹小车控制程序代码示例？

海信杯比赛的寻迹小车控制程序代码示例可能会包含以下几个模块，因为这类竞赛通常需要实时处理图像、定位和路径规划：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
from time import sleep

# 定义颜色阈值
HSV_MIN = np.array([0, 50, 50])
HSV_MAX = np.array([10, 255, 255])

def capture_frame():
    # 抓取屏幕帧并转换为HSV空间
    screen = ImageGrab.grab()
    hsv_screen = cv2.cvtColor(np.array(screen), cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 使用色差筛选感兴趣区域
    mask = cv2.inRange(hsv_screen, HSV_MIN, HSV_MAX)
    # 找到边缘
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    if contours:
        # 取最大轮廓作为车道中心
        contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        center = contour.mean(axis=0)[::-1]  # 将y轴反转回来（因为我们从上到下扫描）

        # 控制小车运动的函数
        def drive_to_center():
            # 假设你的小车有一个PID控制器...
            pid.drive(center)

        drive_to_center()

if __name__ == "__main__":
    while True:
        capture_frame()
        sleep(0.1)  # 控制抓取频率，避免CPU过度消耗

注意：这个示例假设你已经有一个PID（比例积分微分）控制器用于小车的精确转向，并且有`ImageGrab`, `cv2`, `numpy`这样的库。实际参赛代码可能还需要考虑更复杂的环境变化和干扰，比如光照、背景干扰等。