Python和OpenCV进行工件缺陷检测划痕缺陷，写一下代码

好的，以下是使用Python和OpenCV进行工件缺陷检测（划痕缺陷）的示例代码：

import cv2

# 加载原始图像
img = cv2.imread("image.jpg")

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

# 对灰度图像进行高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 进行形态学操作，填充并闭合图像
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 计算轮廓
cnts, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for c in cnts:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(c, True)
    # 进行轮廓近似，得到轮廓拟合的多边形
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果多边形的边数为4，则认为该轮廓是一个矩形
    if len(approx) == 4:
        # 计算矩形的宽和高
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx)
        # 计算矩形面积和轮廓面积的比值
        ratio = cv2.contourArea(approx) / (float(w) * h)
        # 如果比值大于0.5，则认为该矩形是一个划痕缺陷
        if ratio > 0.5:
            # 在原始图像中绘制矩形
            cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是一个简单的划痕缺陷检测的示例，具体的参数需要根据实际情况进行调整和优化。