python 帮我写一个AOI检测电路板的算法，根据模板图和实际图做对比，检测实际图是否存在短路、开路、残铜、针孔、缺口、毛刺这些缺陷缺陷。实际图黑色是基材，白色是线路

好的，这是一个比较复杂的问题，需要使用图像处理和机器学习的技术来实现。以下是一个简单的算法框架，供你参考：

1. 预处理：将模板图和实际图都转换为灰度图，并进行二值化处理，使得线路为白色，基材为黑色。

2. 特征提取：为了检测短路、开路、残铜、针孔、缺口、毛刺这些缺陷，需要提取一些特征。例如，可以计算线路的宽度和长度、计算线路的拐角和曲率、检测线路的断点和连接等。

3. 模板匹配：将模板图的特征与实际图的特征进行匹配，找出相似的部分。可以使用模板匹配算法或者特征匹配算法进行匹配。

4. 缺陷检测：根据匹配结果，检测实际图中是否存在短路、开路、残铜、针孔、缺口、毛刺这些缺陷。例如，可以通过比较线路的长度和宽度来检测短路和开路，通过检测断点和连接来检测残铜和针孔，通过检测曲率和拐角来检测毛刺和缺口等。

5. 输出结果：将检测结果输出，可以将缺陷用不同的颜色标记在实际图上，或者输出缺陷的位置和类型。

需要注意的是，这个算法框架只是一个基本的思路，具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化。例如，需要针对不同的缺陷设计不同的特征提取和匹配算法，需要根据实际图像的复杂度和噪声情况进行参数调整等。

以下是一个基于 OpenCV 库实现的简单示例代码，可以检测出实际图中的短路和开路缺陷：

import cv2

# 读取模板图和实际图
template_img = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
actual_img = cv2.imread('actual.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行预处理
_, template_binary = cv2.threshold(template_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, actual_binary = cv2.threshold(actual_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(template_binary, actual_binary, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
_, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

# 检测短路和开路
threshold = 0.8
if max_val > threshold:
    print('短路或开路缺陷存在')
else:
    print('短路或开路缺陷不存在')

需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的演示，无法检测出所有的缺陷。如果需要检测更多种类的缺陷，需要进行更复杂的算法设计和实现。