python实现霍夫变换检测椭圆

霍夫变换是一种在图像处理中常用的技术，可以用来检测图像中的直线、圆、椭圆等形状。下面是使用 Python 实现霍夫变换检测椭圆的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.jpg')
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)

# 绘制检测结果
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    # 绘制椭圆
    cv2.ellipse(img, (i[0], i[1]), (i[2], i[3]), i[4], 0, 360, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张包含椭圆的图像，然后将其转换为灰度图像。接着，使用 `cv2.HoughCircles` 函数进行霍夫椭圆检测，其中 `param1` 和 `param2` 是霍夫变换的参数，需要根据具体情况进行调整。最后，使用 `cv2.ellipse` 函数在原图像上绘制检测到的椭圆。运行代码后，就可以看到检测结果了。