### OpenCV实现窗户检测并统计窗户数量 使用OpenCV进行窗户检测并统计窗户数量，可以通过以下方法实现：首先利用SIFT算法提取图像中的关键点和描述子[^1]，然后通过特征匹配找到模板图像（即窗户的局部图片）在目标图像中的位置[^3]。最后，根据匹配结果计算窗户的数量。 以下是具体实现方式： #### 1. 使用SIFT算法进行特征提取与匹配 SIFT算法可以提取出图像中稳定的特征点，并生成描述子。这些描述子可以用于特征匹配，从而确定模板图像在目标图像中的位置。代码示例如下： ```python import cv2 import numpy as np # 加载模板图像和目标图像 template = cv2.imread('window_template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) target = cv2.imread('building.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 初始化SIFT检测器 sift = cv2.SIFT_create() # 检测关键点和计算描述子 keypoints_template, descriptors_template = sift.detectAndCompute(template, None) keypoints_target, descriptors_target = sift.detectAndCompute(target, None) # 创建FLANN匹配器 flann_index_kdtree = 0 index_params = dict(algorithm=flann_index_kdtree, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) # 匹配描述子 matches = flann.knnMatch(descriptors_template, descriptors_target, k=2) # 筛选好的匹配 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good_matches.append(m) # 绘制匹配结果 img_matches = cv2.drawMatches(template, keypoints_template, target, keypoints_target, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('Matches', img_matches) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 2. 统计窗户数量 通过匹配结果，可以计算出模板图像在目标图像中的位置。如果匹配的关键点数量超过一定阈值，则认为找到了一个窗户。代码如下： ```python # 设置最小匹配数阈值 MIN_MATCH_COUNT = 10 if len(good_matches) > MIN_MATCH_COUNT: # 获取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([keypoints_template[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoints_target[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算单应性矩阵 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) matches_mask = mask.ravel().tolist() # 获取模板图像的边界点 h, w = template.shape pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) # 映射到目标图像上 dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) # 在目标图像上绘制矩形框 target = cv2.polylines(target, [np.int32(dst)], True, 255, 3, cv2.LINE_AA) # 统计窗户数量 window_count = len(matches_mask) // MIN_MATCH_COUNT print(f"Detected {window_count} windows.") else: print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good_matches), MIN_MATCH_COUNT)) ``` #### 3. 结果分析 上述代码通过SIFT算法提取特征点并进行匹配，最终通过单应性矩阵计算模板图像在目标图像中的位置。通过设置匹配点数量的阈值，可以有效过滤掉错误匹配的结果，从而准确统计窗户的数量[^3]。 --- ###