利用Hough圆变换检测检测图像stars.jpg中的星球轮廓，并在原图中绘制出来

以下是利用Hough圆变换检测stars.jpg中的星球轮廓，并在原图中绘制出来的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('stars.jpg')

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

# 对图像进行高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 进行Hough圆变换
circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 将检测到的圆的坐标和半径取整
circles = np.uint16(np.around(circles))

# 绘制检测到的圆
for i in circles[0,:]:
    # 绘制圆心
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,255,0),3)
    # 绘制圆周
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),2)

# 显示原图和检测结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下图所示：