识别图片中正方形，并且将识别出来的每一个正方形的结果按照[x, y, w, h]的信息写入txt文件，并且输出结果归一化

在Python中，你可以结合OpenCV和PIL库来识别图片中的正方形，并将其位置信息写入文本文件。由于OpenCV更适合处理二进制数据，我们将先转换图片为灰度，然后使用模板匹配或边缘检测等方法定位正方形。以下是一个基本步骤的例子：

1. 导入库和模块：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

2. 读取图片并转换为灰度：

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 定义正方形模板（假设是固定大小，如100x100）：

template = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8)
# 你可以在这里添加或设置模板内容

4. 模板匹配寻找正方形：

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
threshold = 0.5  # 设置匹配阈值
loc = np.where(res <= threshold)

5. 标准化坐标并找出每个正方形的位置：

squares = []
for pt in zip(*loc[::-1]):
    x, y, w, h = pt[0], pt[1], template.shape[1], template.shape[0]  # 这里已经包含了w和h
    normalized_x = x / img.shape[1]
    normalized_y = y / img.shape[0]
    normalized_w = w / img.shape[1]
    normalized_h = h / img.shape[0]

    squares.append([normalized_x, normalized_y, normalized_w, normalized_h])

# 写入txt文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for square in squares:
        f.write(','.join(map(str, square)) + '\n')

6. 结果存储：
上面的代码会把每个正方形的归一化后的坐标(x, y, width, height)写入名为`output.txt`的文件中，每行一个正方形。

注意：这只是一个基础示例，实际应用中可能需要考虑更多因素，比如复杂背景干扰、不同大小正方形的匹配和边界校验等。