焊接缺陷检测的完整代码

由于焊接缺陷检测涉及到多个领域的知识，完整的代码可能比较复杂。以下是一个简单的示例代码，用于检测焊接缺陷：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('welding.jpg')

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

# 阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 腐蚀和膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制矩形框
for i in range(len(contours)):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码主要包括以下步骤：

1. 读取图像
2. 将图像转换为灰度图像
3. 使用阈值分割将图像转换为二值图像
4. 对二值图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声
5. 使用轮廓检测找到焊接缺陷的位置
6. 绘制矩形框标记缺陷位置
7. 显示图像

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。同时，焊接缺陷检测还需要结合其他技术和算法进行综合分析和判断，以提高检测准确率。