如何在MATLAB和Python中利用霍夫变换实现圆形物体的检测？请提供两种语言的实现代码。

霍夫变换是一种在图像中检测特定形状的有效方法，尤其适用于圆形物体检测。在实际应用中，MATLAB和Python都是常用的编程语言，用于图像处理任务。以下分别提供了MATLAB和Python语言的实现代码示例。

参考资源链接：[霍夫变换圆检测算法实现：MATLAB、Python、C语言](https://wenku.csdn.net/doc/10ib0dn7te?spm=1055.2569.3001.10343)

MATLAB实现代码：

function circles = detectCirclesHough(image)
    % 将图像转换为灰度图像
    grayImage = rgb2gray(image);
    
    % 使用imfindcircles函数检测圆形
    [centers, radii] = imfindcircles(grayImage, [minRadius maxRadius], 'ObjectPolarity','dark');
    
    % 在原图上显示检测到的圆形
    imageWithCircles = insertShape(image, 'FilledCircle', centers, radii, 'Color', 'red');
    
    % 返回检测结果
    circles = [centers, radii];
end

使用时只需调用`detectCirclesHough`函数并传入图像即可。

Python实现代码：

import cv2
import numpy as np

def detect_circles_hough(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用霍夫变换检测圆形
    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=20, maxRadius=40)
    
    if circles is not None:
        circles = np.round(circles[0, :]).astype(

参考资源链接：[霍夫变换圆检测算法实现：MATLAB、Python、C语言](https://wenku.csdn.net/doc/10ib0dn7te?spm=1055.2569.3001.10343)