二值圆环的边缘和圆心检测

二圆环的边缘和圆心检测可以使用霍夫变换来实现。具体操作步骤如下：

1. 对二值图像进行边缘检测，如使用Canny算法。

2. 对边缘图像进行霍夫变换，得到霍夫空间的累加器数组。

3. 根据累加器数组找出圆环的半径和圆心位置。

4. 根据找到的圆心位置和半径绘制圆环。

下面是一个基于OpenCV库的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 霍夫变换检测圆环
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制圆环边缘和圆心位置
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('detected circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.HoughCircles`函数的参数解释如下：

- `edges`：边缘图像。
- `cv2.HOUGH_GRADIENT`：霍夫变换算法类型，表示使用梯度法检测圆环。
- `1`：圆环半径的候选倍数。
- `20`：圆心位置的候选倍数。
- `param1`：Canny边缘检测器的高阈值。
- `param2`：霍夫累加器阈值。
- `minRadius`：圆环半径的最小值。
- `maxRadius`：圆环半径的最大值。