对车辆轮廓进行检测。运用一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理 ，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线在Python环境下，利用 OpenCV编程实现了此方法。 通过提取全景图，在图像场景中由于目标和背景的温差较小，从而导致图像的对比度很低，为了提高图像的对比度，增强图像。虽然图像增强并不能增加图像数据中的信息量，但是它却能够增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征更容易地被检测和识别，并进行后期树木消除，并得到相对清晰的原树模型与对比示意，并反馈车辆进行前期预警。 OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且以Python语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序。不同的树木视觉图像是千差万别的，虽然我们可以把树木的主要特征提取出来，但是其视觉图像背景不可避免会出现一些干扰因素。我们可以采用面积法，利用OpenCV强大的数据库，即可计算出整个轮廓或者部分轮廓的面积，进入引导OpenCV进入前期检测与追踪的开展，进而支持智能驾驶。

目 录 1、绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 研究现状 2、系统分析 2.1 系统需求分析 2.2 可行性分析 2.3 本系统采用的关键技术 2.3.1 NET技术 2.3.2 ASP.NET介绍 2.3.3 NET的数据库访问 3、系统概要设计 4、系统详细设计 4.1 后台数据库设计 4.2 系统E-R图 4.3 处理流程设计 4.3.1 系统操作流程 4.3.2 数据增加流程 4.3.3 数据修改流程 4.3.4 数据删除流程 4.4 系统模块设计 4.4.1管理登陆 4.4.2 图书信息管理 4.4.3 图书信息查询 4.4.4 借阅管理 5、系统调试与测试 5.1 程序调试 5.2 程序的测试 5.2.1 测试的重要性及目的 5.2.2 测试的步骤 5.2.3 测试的主要内容 6、总结 6.1 系统评价 6.2 安全性问题 致谢 参考文献

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