请用Python编写代码，实现基于Hough变换的瓶子盖轮廓提取。

Hough变换是一种图像处理技术，用于检测图像中的线条特征。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现瓶子盖轮廓提取。以下是一个简单的示例，假设我们已经有了二值化的图像：

import cv2
import numpy as np

def detect_bottle_cap_contour(image):
    # 转换为灰度并二值化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 执行霍夫变换
    circles = cv2.HoughCircles(thresh, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

    # 如果找到圆圈，画出轮廓
    if circles is not None:
        circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
        for (x, y, r) in circles:
            cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
            cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)  # 添加边界框

    return image

# 加载图片并应用函数
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
result = detect_bottle_cap_contour(image)
cv2.imshow('Bottle Cap Detection', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先对图像进行二值化处理，然后使用`HoughCircles`函数寻找圆形结构。如果找到了潜在的瓶盖轮廓，我们就将其可视化出来。