本项目设计了一款基于OpenCV技术的智能小车，能够自动识别并跟踪特定目标物体。通过摄像头实时捕捉图像信息，结合计算机视觉算法实现精准定位与追踪功能，适用于多种应用场景。
OpenCV 是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了许多处理图像和视频的有用函数与类。本段落将介绍如何使用 OpenCV 来追踪物体的小车。
首先需要安装 OpenCV 库，可以通过 pip 命令轻松完成：
```pip install opencv-python```
接下来是关于OpenMV平台的一些说明：OpenMV 是一个基于 MicroPython 的机器视觉平台，在微控制器上运行。它同样提供了一系列处理图像和视频的函数与类。
小车控制部分采用 PID 算法，这是一种通用控制系统中广泛应用的技术。通过检测当前状态并计算误差值来调整控制量以实现对系统的精确调节。本段落示例中使用该算法来调控小车速度：首先定义一个PID类用于处理误差及速度调整问题；随后利用此类来进行实际的小车运动控制。
为了提高代码的重用性和灵活性，我们把小车控制逻辑封装成了独立模块。
在car.py文件里实现了两个关键函数——`run`和`pid`。其中，`run`负责设定小车的速度值，“pid”则用于计算误差并据此调整速度。
主程序main.py包含了整个系统的框架：引入了之前定义的car模块，并通过调用其内部方法来驱动小车执行追踪任务及PID算法的具体实现细节。
最后，我们简述了一下如何在我们的项目中应用PID控制策略。主要依靠两个函数——`_update`（更新误差值）和 `compute`(计算速度调整量) 来完成整个过程的闭环反馈机制设计。
通过本段落介绍，读者可以了解到使用OpenCV与OpenMV追踪物体的小车构建方法、相关技术的应用及实现细节。
5星
