我在用灰度算法对缺陷进行检测，但是物体边缘的灰度值有干扰，我利用边缘检测算法将边缘检测出来后，怎么对边缘区域进行隐藏，并将图像还原成彩色图像，只对非边缘区域进行检测？ 给我一段完整的python代码，需要输入图片，且有前后对比。

要对边缘区域进行隐藏并保留非边缘区域，您可以使用OpenCV库来应用Canny边缘检测算法，之后使用掩码操作。以下是一个简单的Python示例，展示了如何完成这个过程：

import cv2
import numpy as np

# 输入图像（假设为灰度图像）
image_gray = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image_gray, low_threshold=50, high_threshold=150)

# 创建一个与原始图像相同大小的全零掩码，用于标记边缘
mask = np.zeros_like(image_gray, dtype=np.uint8)
cv2.fill_contours(mask, [edges], 255, cv2.FILLED)

# 使用掩码与原图相乘，隐藏边缘部分
inverted_mask = 255 - mask
result = cv2.bitwise_and(image_gray, image_gray, mask=inverted_mask)

# 结果保存为新图像，仅保留非边缘区域
cv2.imwrite('edge_hidden_image.jpg', result)

# 如果您想要还原成彩色图像，可以加载原始彩色图像并与结果叠加，只对非边缘区域进行颜色检测
color_image = cv2.imread('original_color_image.jpg')
result_with_colors = cv2.addWeighted(color_image, 1, result, 1, 0)

# 保存彩色图像
cv2.imwrite('detection_result.jpg', result_with_colors)