完整python代码识别图像中圆直径

在Python中，我们可以使用开源库如OpenCV和PIL来处理图像并识别其中的圆形。以下是一个简单的例子，展示如何通过Hough Circle Transform算法检测图像中的圆形，并返回圆的中心点和直径。请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要更复杂的图像预处理和阈值设置。

import cv2
import numpy as np

def detect_circle(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, 0)  # 转换为灰度图像
    if image is None:
        print("Image not found.")
        return None

    # 使用霍夫圆变换检测圆形
    circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=None)

    # 如果找到圆形
    if circles is not None:
        circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
        for (x, y, r) in circles:
            diameter = 2 * r  # 直径是半径的两倍
            center = (x, y)
            print(f"Detected circle at ({x}, {y}) with diameter of {diameter} pixels.")
    else:
        print("No circles detected.")

# 使用函数
image_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 替换为你图片的实际路径
detect_circle(image_path)