霍夫圆检测算法



是一种常用于图像处理的技术，可以

出图像中的直线、

形和椭

等几何形状。对于椭

的

，需要使用椭

的参数方程进行匹配，具体实现如下：

```python

import cv2

import numpy as np

# 读入图像

img = cv2.imread('ellipse.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 进行

椭

ellipses = cv2.

Circles(edges, cv2.

_GRADIENT, 1, 20,

param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制椭

if ellipses is not None:

ellipses = np.round(ellipses[0, :]).astype("int")

for (x, y, r) in ellipses:

cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("image", img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

  在上述代码中，我们使用了cv2. Hough Circles函数进行椭 圆 的 检测 ，其中参数param1和param2是 检测 过程中需要调整的阈值。minRadius和maxRadius是椭 圆 半径的最小值和最大值，在这里我们将它们都设置为0，表示 检测 所有大小的椭 圆 。  这样，我们就可以通过 霍夫变换 检测 图像中的椭 圆 了。

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