项目名称：基于OpenCV的不规则物体和建筑框架检测系统
1.项目背景：
日常生活中，我们经常需要对各种不规则的物体和建筑结构进行识别和分析。而传统的图像处理方法在面对这些复杂的形状和结构时往往效果不佳。这个项目的目标就是建立一个基于OpenCV的系统，能够高效准确地识别并分析出图像中的不规则物体和建筑框架。
2.项目目标：
i. 设计并实现一个基于OpenCV的系统，能够自动识别图像中的不规则物体和建筑框架；
ii. 对识别出的物体和框架进行进一步的分析，包括但不限于形状、面积、体积等；
iii. 创建一个用户友好的界面，让用户可以轻松上传图像并查看分析结果；
iv. 设计系统以便于将来的功能扩展和优化。
3.项目实现步骤：
i. 利用OpenCV库进行图片的导入、显示和保存；
ii. 设计图像预处理方法，包括灰度化、高斯滤波、边缘检测等；
iii. 应用轮廓检测方法，找出图像中的不规则物体和建筑框架；
iv. 对检测到的轮廓进行最小包围框计算，得到物体的准确位置；
v. 应用形态学操作，如开运算、闭运算处理噪声和孤立点；
vi. 计算识别出的物体或者建筑框架
作品"基于OpenCV的民大单车骑行监测"是一项集成了计算机视觉中图像处理技术的应用开发，其基础为OpenCV (Open Source Computer Vision Library)，这是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，有着丰富的模块和强大的图像处理能力。
1.如何工作：首先，通过摄像头或者其他图像输入设备，提供有关单车骑行者的实时视觉信息，然后，系统将使用OpenCV进行图像與视频的处理和分析，识别并追踪单车以及骑行者，同时检测其行为是否符合交通规则。
2.应用功能:
i. 对单车骑行者的运动轨迹进行实时追踪
ii. 对违反交通规则的行为进行监测和警告，如过马路闯红灯等。
iii. 根据道路状况实时监测和预测骑行风险并作出警告，有助于提高道路安全。
3.技术特性：
i. 基于OpenCV：系统使用的最主要的技术就是OpenCV.它包含了从图像处理到机器学习的各种强大功能，能够实现对图像和视频中信息的提取。
ii. 运动目标检测：应用中的一个关键应用是检测和追踪运动的单车和骑行者。
iii. 行为识别：通过分析骑行者的动作和轨迹，识别符合或者违反规定的
