python opencv 椭圆检测

在Python的OpenCV库中，椭圆检测通常通过`cv2.findContours()`和`cv2.fitEllipse()`函数结合使用来完成。以下是基本步骤：

1. **读取图像**：首先加载需要分析的图片，例如 `img = cv2.imread('image.jpg')`。

2. **二值化处理**：有时图像需要预处理以便于边缘检测，可以使用阈值分割（如`cv2.threshold()`）将图像转为黑白，便于识别轮廓。

3. **找到轮廓**：调用`contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`，这里`gray`是二值化的图像，`RETR_EXTERNAL`表示只返回外部轮廓，`CHAIN_APPROX_SIMPLE`减少存储量。

4. **筛选椭圆候选**：遍历找到的轮廓`contours`，对于每个轮廓，检查是否接近椭圆形状，可以计算轮廓的面积、宽高比等属性。

5. **拟合椭圆**：对疑似椭圆的轮廓应用`ellipse = cv2.fitEllipse(contour)`，这会返回一个包含焦点坐标、旋转角度、长半轴和短半轴长度的元组。

6. **显示结果**：最后，可以在原始图像上画出检测到的椭圆，比如`cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)`。