霍夫变换python代码检测椭圆

霍夫变换可以用于检测椭圆的边缘，以下是一个基于OpenCV库的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 霍夫椭圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制椭圆
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.ellipse(img, (x, y), (r, r), 0, 0, 360, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("detected circles", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.HoughCircles()函数用于进行霍夫变换，参数解释如下：

- gray：输入图像，必须为灰度图像
- cv2.HOUGH_GRADIENT：霍夫变换的方法，一般使用该方法
- 1：表示检测器的分辨率与图像分辨率之比的倒数
- 20：表示检测到圆心的最小距离，如果两个圆心之间的距离小于该值，则认为是同一个圆
- param1：用于Canny边缘检测的高阈值
- param2：表示检测到圆的阈值，值越小则检测到的圆越多
- minRadius：表示检测到的圆的最小半径
- maxRadius：表示检测到的圆的最大半径

在代码中，如果检测到椭圆，则绘制出来并显示。