传统缺陷检测代码matlab

以下是一个传统缺陷检测的示例代码，使用Matlab实现：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 对图像进行平滑处理
smoothImage = imgaussfilt(grayImage);

% 使用Canny算法进行边缘检测
edgeImage = edge(smoothImage, 'Canny');

% 对边缘图像进行形态学操作，填充空洞和去除噪声
se = strel('disk', 5);
morphImage = imclose(edgeImage, se);

% 使用Hough变换检测直线
[H, theta, rho] = hough(morphImage);
peaks = houghpeaks(H, 10);
lines = houghlines(morphImage, theta, rho, peaks);

% 在原始图像上绘制检测到的直线
figure;
imshow(image);
hold on;
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'red');
end
hold off;

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(morphImage);
title('缺陷检测结果');

这段代码实现了传统缺陷检测的基本步骤，包括图像预处理、边缘检测、形态学操作和直线检测。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。