利用摄像头进行寻迹是常用的运动检测，如下图为小车跑道。请设计一个方案，能够检测出视野内(320*240)黑线偏离图像中心平均值（以中心为0，左为负值，右为正值，单位为像素）。（以某自定义静态图作为目标，如下）
二、本程序实现功能
本程序实现的功能：
如题
三、建议及注意事项
建议：
建议在虚拟环境里安装包依赖、运行程序
注意：
本程序运行系统是Win10
Python解释器版本3.6.6。不得用高版本，否则，opencv报错
切记包版本不要更改，尤其是numpy,否则opencv报错
文末有程序运行过程的说明，仅供参考
四、文件夹目录
五、源代码： Check.py包依赖
文件名：requirements.txt
numpy==1.19.5 opencv-python==3.4.1.15Check.py
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread("Imgimg1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转化为灰度图
retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)#二值化
dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2)# 膨胀，白区域变大
color = dst[120]# 单看第120行的像素值(图片长320，高240。用240/2)
black_count = np.sum(color == 0)#第120行像素中黑色的像素点个数
black_index = np.where(color == 0)#第120行像素中黑色的像素点的索引值，
center_now = (black_index[0][black_count - 1] + black_index[0][0]) / 2 #打印（black_index）就明白black_index[0][0]是什么了
#black_index[0][0]不就是第一个黑像素点的位置吗，假设5个黑像素点
#black_index[0][5-1]不就是最后一个黑像素点的位置吗
direction = center_now - 160 #减去长的一半，得到据中心的距离。 假如求点(0,6)(0,8)到x=4的距离，不就是（6+8）/2吗
print(direction)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
六、源代码运行过程说明
源代码运行过程：
首先对图像做二值化处理，即像素点要么是0，要么是255。然后就是找到图片中心那一行像素点，即图片高的一半，然后看看黑色像素点是从哪开始开始结束，记录黑像素点的起始索引值x，和黑像素点的个数i，那么最后一个黑色像素点是x+i。假设中心（长度的一半）是4。那么距离中心的距离是(x+(x+i))/2 - 4
