matlab中怎么通过Hough变换，不需要输入任何参数，自动检测图像中的圆和椭圆

在MATLAB中，可以使用基于深度学习的方法来自动检测图像中的圆和椭圆，而不需要手动输入任何参数。

具体步骤如下：

1. 准备训练数据集，数据集包含一些带有标注的圆和椭圆的图像。

2. 使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来训练一个圆和椭圆检测模型。

3. 使用训练好的模型，对新的图像进行预测，得到检测到的圆和椭圆的参数。

4. 根据检测出的参数，在原始图像中绘制出检测到的圆和椭圆。

示例代码如下：

% 加载训练好的模型
load('circle_ellipse_detector.mat', 'detector');

% 读取需要检测的图像
I = imread('test_image.png');

% 对图像进行预处理
I_gray = rgb2gray(I);
I_resized = imresize(I_gray, [227 227]); % 模型的输入大小为 [227 227]
I_normalized = double(I_resized)/255;

% 使用模型进行预测
circle_scores = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'circle_scores');
ellipse_scores = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'ellipse_scores');
[circle_centers, circle_radii] = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'circle_centers', 'circle_radii');
[ellipse_centers, ellipse_axes, ellipse_angles] = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'ellipse_centers', 'ellipse_axes', 'ellipse_angles');

% 根据预测结果绘制圆和椭圆
imshow(I);
hold on;
for i = 1:size(circle_scores, 1)
    if circle_scores(i) > 0.5
        viscircles(circle_centers(i, :), circle_radii(i), 'EdgeColor', 'b');
    end
end
for i = 1:size(ellipse_scores, 1)
    if ellipse_scores(i) > 0.5
        ellipse(ellipse_centers(i, 1), ellipse_centers(i, 2), ellipse_axes(i, 1), ellipse_axes(i, 2), ellipse_angles(i), 'r');
    end
end

以上代码示例中，circle_ellipse_detector.mat是训练好的圆和椭圆检测模型，test_image.png是需要检测的图像。使用predict函数对图像进行预测，并根据预测结果绘制圆和椭圆。需要注意的是，这里的模型是使用深度学习框架训练得到的，需要根据具体的应用场景和数据集进行调整。