Python和OpenCV进行工件缺陷检测，写一下代码

可以使用以下代码来使用Python和OpenCV进行工件缺陷检测：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("工件图片.jpg")

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

# 进行高斯平滑处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

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

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓并绘制矩形框
for contour in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    # 使用近似算法计算轮廓的多边形拟合
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果轮廓拟合为四边形且周长足够大，则认为是有缺陷的工件
    if len(approx) == 4 and 1000 < perimeter < 10000:
        cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0,0,255), 2)

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

这段代码首先读取一张工件的图片，然后将其转换为灰度图并进行高斯平滑处理。接下来使用Canny算子进行边缘检测，并查找轮廓。最后遍历每个轮廓，使用多边形拟合算法计算轮廓的拟合形状，并根据该形状和周长判断是否为有缺陷的工件。如果判断为有缺陷的工件，则在原图像上绘制红色的矩形框，并显示结果。