请用程序检测出隐形眼镜边缘的缺陷。

要在MATLAB中检测隐形眼镜边缘的缺陷，通常我们会使用图像处理和计算机视觉技术。这个过程可能包括以下几个步骤：

1. **图像获取**:
首先，你需要一个清晰的隐形眼镜边缘图像。这可以通过摄像头拍摄或者从已有的图片库获取。

image = imread('隐形眼镜_edge.jpg'); % 替换为实际的图像文件名

2. **预处理**:
对图像进行灰度化、平滑（如高斯滤波）和二值化，以便更好地突出边缘并去除噪声。

gray_image = rgb2gray(image);
smoothed_image = imgaussfilt(gray_image, 2); % 可调整滤波器大小
binary_image = imbinarize(smoothed_image, 'otsu');

3. **边缘检测**:
使用边缘检测算法，如Sobel算子或Canny算子来找到边缘位置。

edge_image = edge(binary_image, 'canny'); % 或者 'sobel'

4. **异常检测**:
基于边缘的连续性和规则，检查是否有断裂或不连贯的地方。这可以通过计算边缘像素间的梯度或对比度变化来实现。

gradient = gradient(edge_image);
defects = bwareaopen(bwconncomp(gradient), 50); % 设置阈值，删除小区域

5. **结果分析**:
最后，你可以统计`defects`中的像素数或区域面积来评估缺陷的严重程度。如果需要可视化，可以用红色标记出这些缺陷区域。

defect_mask = false(size(binary_image));
defect_mask(defects) = true;
figure; imshow(defect_mask, 'InitialMagnification', 'fit', 'BorderVisible', 'off');
title('Detected Defects on Lens Edge');