代码生成（Python opencv写一个玻璃缺陷图像批量检测代码）

以下是一个简单的 Python OpenCV 程序，用于批量检测玻璃缺陷图像：

import cv2
import os

def detect_defects(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

    # 进行轮廓检测
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Defect Detection", img)
    cv2.waitKey(0)

if __name__ == '__main__':
    # 遍历文件夹中的所有图像文件
    for root, dirs, files in os.walk("image_folder"):
        for file in files:
            if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".png"):
                image_path = os.path.join(root, file)
                detect_defects(image_path)

这个程序会遍历指定文件夹中的所有图像文件，对每个图像进行玻璃缺陷检测，并在图像上绘制检测结果。你需要将 `image_folder` 替换为你的图像文件夹路径。