编写Python代码检测工件缺陷并把缺陷画出来

可以使用OpenCV库对图像进行处理和分析，以下是参考代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入原图像
img = cv2.imread('工件图像.jpg')

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

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

# 进行Canny边缘检测
edge = cv2.Canny(blur, 30, 150)

# 进行形态学操作，填充孔洞以及平滑边缘
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
morph = cv2.morphologyEx(edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 进行轮廓检测，找到缺陷
contours, _ = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area < 100:  # 面积太小的不考虑
        continue
    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(img, cnt, -1, (0, 0, 255), 2)

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

在运行代码之前，需要准备一张工件图像，并将其保存为`工件图像.jpg`的文件格式。代码会在图像中找到缺陷并进行标记。

注意：由于这是一个简化的示例，可能无法适用于所有情况。对于不同的工件、不同的缺陷，可能需要根据实际情况进行调整。