如何在MATLAB和Python中使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。

霍夫变换是一种强大的特征提取技术，尤其适用于检测图像中的圆形物体。本文档提供的资源《霍夫变换圆检测算法实现：MATLAB、Python、C语言》是一个宝贵的资源，它详细地展示了如何在不同的编程语言中实现这一算法。

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)

在MATLAB中实现霍夫变换圆检测，通常可以利用图像处理工具箱中的`imfindcircles`函数。这个函数能够自动检测出给定图像中的圆形物体，并返回圆心坐标和半径信息。具体实现步骤可能包括图像的预处理、调用`imfindcircles`函数进行圆检测以及可视化结果。示例代码如下：

% 读取图像
I = imread('input_image.jpg');
% 转换为灰度图像并进行预处理
grayImage = rgb2gray(I);
filteredImage = imgaussfilt(grayImage, 2);
% 进行霍夫变换圆检测
[centers, radii] = imfindcircles(filteredImage, [minRadius maxRadius], 'ObjectPolarity', 'bright', 'Sensitivity', 0.92);
% 可视化检测结果
viscircles(centers, radii);
imshow(I);

在Python中，可以使用OpenCV库来实现霍夫变换圆检测。首先需要安装OpenCV库，然后使用`cv2.HoughCircles`函数来检测图像中的圆形物体。实现的步骤包括导入必要的库、图像预处理、调用`cv2.HoughCircles`函数以及将检测结果显示在原图上。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 转换为灰度图像并进行预处理
grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayImage = cv2.GaussianBlur(grayImage, (9, 9), 2)
# 进行霍夫变换圆检测
circles = cv2.HoughCircles(grayImage, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1.2, minDist=30, 
                           param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=60)
# 将检测结果显示在原图上
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)