请用opencv-python写一段代码识别窗户数量

在OpenCV-Python中，识别窗户数量通常涉及到图像处理、模板匹配或特征检测等技术。这里我们可以使用霍夫变换和边缘检测来粗略估计窗户的轮廓。由于这是一个相对复杂的任务，需要预先准备窗口的模板，并可能需要一些预处理步骤，例如二值化、噪声去除等。以下是一个简化的示例，用于演示如何开始：

import cv2
import numpy as np

def detect_windows(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 高斯模糊降低噪点
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    # 使用霍夫变换寻找直线（假设窗户边框是直角）
    rho = 1  # 参数，设定直线与x轴的偏离程度
    theta = np.pi / 180  # 参数，设定角度分辨率
    threshold = 15  # 边缘连接阈值
    min_line_length = 100  # 最小线长
    max_line_gap = 2  # 最大线间距
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]),
                            minLineLength=min_line_length, maxLineGap=max_line_gap)
    
    # 窗户数量初始化
    window_count = 0
    
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            # 根据实际窗户大小判断边缘是否代表一个完整的窗户
            if x2 - x1 > min_window_width and y2 - y1 > min_window_height:
                window_count += 1

    return window_count

# 设置窗口大小作为阈值（根据实际情况调整）
min_window_width, min_window_height = 60, 20

# 调用函数并打印结果
image_path = "path_to_your_image.jpg"
windows = detect_windows(image_path)
print(f"Detected {windows} windows in the image.")

请注意，这只是一个基础的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和技术，例如形状匹配或者机器学习模型，尤其是对于复杂场景或模糊的图像。此外，这个代码假设窗户外缘是明显的直线，如果有遮挡或光照变化，结果可能会不准确。