利用opencv工具识别图像中楼宇的窗户数量。编写代码， 利用opencv工具结合所学的图像处理技术能够准确识别并框选出楼宇中窗户，且在终 端输出楼宇的窗户数量。

要使用OpenCV识别图像中楼宇的窗户数量，我们可以遵循以下步骤：

1. **读取和预处理图像**：
首先，我们需要从文件或摄像头读取图像，然后对其进行灰度化、二值化等预处理操作，以便突出窗户的轮廓。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("building.jpg")  # 替换为你的图片路径
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

2. **边缘检测**：
窗户通常由直线构成，可以使用霍夫变换找出可能的直线，这将有助于找到窗口的边缘。

lines = cv2.HoughLinesP(thresh, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=20)

3. **分析线条**：
接下来，我们将分析检测到的线条，尝试找出垂直线段，因为它们很可能代表窗户的上下边缘。

window_heights = []
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)  # 计算斜率
    if abs(slope - 1) < 0.2:  # 窗户高度大约为图片高度的1/3，所以选择近似垂直的线
        window_heights.append(abs(y2 - y1))

# 获得平均窗口高度
average_window_height = sum(window_heights) / len(window_heights)

4. **计数窗户**：
最后，遍历整张图，寻找所有满足窗口高度范围的区域，并计算窗户的数量。

windows_count = 0
height, width = image.shape[:2]
for y in range(0, height, average_window_height):
    # 检查当前高度范围内是否有足够长的行
    for x in range(width):
        if x % average_window_height > average_window_height * 0.7 and x % average_window_height < average_window_height * 1.3:
            windows_count += 1

5. **输出结果**：
显示最终的结果并输出窗户数量。

cv2.putText(image, f"Windows count: {windows_count}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Window Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码是一个基础示例，实际情况可能会更复杂，比如需要处理光照变化、遮挡等问题。对于更精确的窗户识别，可以考虑使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。