用python写缺陷检测代码

缺陷检测的方法有很多种，不同的缺陷检测方法有不同的实现方式。这里提供一种基于图像处理的缺陷检测方法，代码示例如下：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.png')

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

# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

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

# 进行形态学操作，填充孔洞
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓，如果轮廓面积小于某个阈值，则认为是缺陷
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 100:
        cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库，对图像进行了灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、形态学操作和轮廓提取等处理，最终找到了缺陷并用红色标记出来。需要注意的是，这里的缺陷检测方法是一种基于边缘检测和形态学操作的简单方法，对于一些特殊的缺陷可能不太适用，需要根据具体情况进行调整和改进。