基于图像的异物检测方法与流程

异物检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是从图像中识别和定位出现在不应该存在的区域内的物体或者物体的一部分。在本文中，我们将介绍一种基于图像处理的异物检测方法及其流程，并提供相应的源代码。

方法概述：

1. 图像预处理：对输入图像进行预处理，包括图像增强、去噪和尺寸调整等操作，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。这些特征可以用于描述物体的视觉特性。
3. 异物检测：使用机器学习或深度学习方法来训练模型，将提取的特征与正常图像和异物图像进行比较，以区分正常区域和异物区域。
4. 异物定位：如果检测到异物，可以使用目标检测或图像分割等方法来定位异物的位置。

源代码实现：
以下是一个基于Python和OpenCV库实现的简单异物检测示例代码：

import cv2

# 图像预处理
def preprocess_image(image):