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，只对非边缘区域进行检测？ 给我一段完整的python代码，且有前后对比

要对边缘区域进行隐藏并仅对非边缘区域进行检测，你可以使用二值化的方法来区分边缘和背景。Canny边缘检测通常用于提取边缘信息，但结合阈值处理可以实现这个目标。这里有一个简单的Python示例，它先进行Canny边缘检测，然后应用阈值处理：

from skimage import io, filters, feature
import numpy as np

# 读取灰度图像
image = io.imread('defect_image.jpg', as_gray=True)

# Canny边缘检测
edges = feature.canny(image, sigma=3)

# 设置两个阈值（低阈值和高阈值），一般低阈值用来确定边缘候选，高阈值用来确定最终边缘
low_threshold = 0.1 * edges.max()
high_threshold = 0.3 * edges.max()

# 应用双阈值，保留高置信度边缘
binary_edges = np.zeros_like(edges)
binary_edges[(edges > low_threshold) & (edges < high_threshold)] = 1
binary_edges[edges >= high_threshold] = 2  # 标记高阈值边缘为白色，以与非边缘区分开

# 可视化结果
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))
axs[0, 0].imshow(image, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title('Original Image')

axs[0, 1].imshow(edges, cmap='gray')
axs[0, 1].set_title('Canny Edges')

axs[1, 0].imshow(binary_edges, cmap='gray')
axs[1, 0].set_title('Edges with Low Threshold')

axs[1, 1].imshow(binary_edges == 2, cmap='gray')  # 显示高阈值边缘
axs[1, 1].set_title('Only High Confidence Edges')

plt.show()

在这个例子中，原始图像（`original_image.jpg`）首先被转换为灰度图，然后通过Canny边缘检测找出边缘。接着，我们设置两个阈值，低阈值用于初步筛选可能的边缘，而高阈值用于确认这些边缘。最后，我们将边缘分为两类：高置信度的边缘（白色）和其他区域（黑色）。这样就实现了对边缘区域的隐藏。