写出python检测一幅图中有多少个立方体和平面图形的代码？

这个问题比较复杂，需要使用计算机视觉相关的库和算法进行图像处理和识别。以下是一个简单的基于颜色和形状的图形识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义颜色阈值范围，这里以红色为例
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# 定义形状阈值范围，这里以立方体为例
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(mask_red, kernel, iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计立方体和平面图形的数量
num_cubes = 0
num_planes = 0
for contour in contours:
    # 判断形状是否为立方体
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01*cv2.arcLength(contour, True), True)
    if len(approx) == 6:
        num_cubes += 1
    else:
        num_planes += 1

print('Number of cubes:', num_cubes)
print('Number of planes:', num_planes)

这段代码的思路是，首先将图像转换到HSV颜色空间，然后根据颜色阈值范围提取出红色的区域。接着，使用形态学操作对提取出的区域进行处理，使得立方体的形状更加明显。最后，使用轮廓检测算法找到图像中的所有轮廓，并根据轮廓的形状判断是立方体还是平面图形。