鱼眼检测是一种常用的图像缺陷检测方法，主要用于检测图像中是否存在鱼眼效应，即图像中心呈现凹陷或凸起的现象。
以下是一些常用的鱼眼检测方法：
1. 基于几何校正的鱼眼检测：该方法通过将图像进行几何校正，将鱼眼效应转化为直角效应，然后通过比较校正前后的图像差异来判断是否存在鱼眼效应。
2. 基于特征提取的鱼眼检测：该方法通过提取图像中的特征点或边缘，然后分析特征点或边缘的分布情况，判断是否存在鱼眼效应。
3. 基于统计分析的鱼眼检测：该方法通过统计图像的像素值分布情况，分析是否存在鱼眼效应。常用的统计方法包括直方图均衡化、灰度特征提取等。
4. 基于机器学习的鱼眼检测：该方法通过训练一个分类器或神经网络模型，将图像输入模型进行判断，判断图像中是否存在鱼眼效应。
需要注意的是，不同的鱼眼检测方法在准确性、速度和适用范围上可能有所差异，选择适合具体需求的方法进行检测。
