金属表面缺陷检测python

金属表面缺陷检测是一个重要的任务，可以使用Python来实现。以下是一个简单的示例代码，使用OpenCV库进行金属表面缺陷检测：

import cv2

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

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

    # 进行图像平滑处理
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 使用Canny边缘检测算法检测边缘
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

    # 执行形态学操作，填充孔洞
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 执行轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制轮廓
    for contour in contours:
        cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果图像
    cv2.imshow("Defect Detection", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 测试代码
image_path = "metal_surface.jpg"
detect_defects(image_path)

在这个示例中，我们使用了OpenCV库来进行图像处理和边缘检测。首先，我们读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们对图像进行平滑处理，使用Canny边缘检测算法检测边缘。接下来，我们执行形态学操作来填充孔洞，并找到图像中的轮廓。最后，我们将轮廓绘制在原始图像上，并显示结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的金属表面缺陷检测可能需要更复杂的算法和处理步骤。具体的实现方法可能因应用场景和需求而有所不同。