生成一个完整的程序题。 请用程序检测出隐形眼镜边缘的缺陷

为了创建一个检测隐形眼镜边缘缺陷的完整程序，我们首先需要了解这个问题的具体含义。隐形眼镜边缘的缺陷可能包括不规则形状、污渍、划痕或破损等。我们将使用图像处理技术来进行分析。以下是一个基本的步骤概述：

1. **导入图像**:
使用`imread`函数读取隐形眼镜图片（假设图片是`.jpg`或`.png`格式）。

img = imread('invisi_lens.jpg');

2. **预处理**:
- 对图像进行灰度化，以便于后续操作。
- 可能需要平滑图像去除噪声，例如使用`imfilter`函数。

gray_img = rgb2gray(img);
smoothed_img = imfilter(gray_img, fspecial('gaussian', [5, 5], 1));

3. **边缘检测**:
利用Canny算子或其他边缘检测算法，如Sobel或Prewitt算子找到边缘。

edge_img = edge(smoothed_img, 'canny');

4. **标记边缘**:
使用`bwlabel`函数对边缘像素进行区域标记。

labeled_edges = bwlabel(edge_img);

5. **分析边缘特征**:
- 遍历每个边缘区域，计算其面积或周长。
- 检查边缘是否满足特定的缺陷标准，比如面积小于阈值可能表示有破损或污渍。

area_threshold = 100; % 设定边缘最小面积阈值
defect_regions = labeled_edges(labeled_edges ~= 0 & area(edges) < area_threshold);

6. **缺陷可视化**:
如果找到缺陷区域，可以用不同颜色显示出来，便于观察。

figure;
imshow(labeloverlay(img, labeled_edges), []);
hold on;
colormap(map);
for i = 1:length(defect_regions)
    rectangle('Position', [min(defect_regions{i}), min(defect_regions{i}), ...
        max(defect_regions{i}) - min(defect_regions{i}), max(defect_regions{i}) - min(defect_regions{i})], ...
        'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;

7. **报告结果**:
统计并输出缺陷数量或缺陷区域位置信息。

这个程序只是一个基本框架，具体实现可能需要根据实际隐形眼镜图片的特点调整参数。如果你手头没有真实的数据集，你可以找一些公共图像数据集中的透明物体图像来代替。