编写python代码工件缺陷检测提取灰度特征，包含灰度归一化均值，灰度方差，并把缺陷位置画出来

你需要使用OpenCV库来处理图像，这个库可以用于读取、预处理和分析图像。首先，你需要将图像转换为灰度图像，然后计算整个图像的灰度归一化均值和灰度方差。为了提取缺陷，你可以使用Canny边缘检测器来检测图像中的缺陷边缘。最后，使用OpenCV的绘图功能将缺陷位置绘制出来。以下是可能的Python代码实现：

import cv2

# 读取图像并将其转换为灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的灰度归一化均值和灰度方差
mean = cv2.mean(gray)[0]
variance = cv2.meanStdDev(gray)[1][0][0]

# 使用Canny边缘检测器来检测缺陷
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 使用轮廓检测来找到缺陷位置
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在图像中绘制缺陷位置
for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) # 红色框框表示缺陷位置

# 显示结果图像
cv2.imshow("Defect Detection", image)
cv2.waitKey(0)

这段代码可以读取名为“image.jpg”的图像，并将其转换为灰度图像。然后，它计算图像的灰度归一化均值和灰度方差。接着，它使用Canny边缘检测器来检测缺陷，并使用轮廓检测来找到缺陷位置。最后，使用绘图功能在图像中绘制缺陷位置。