使用canny算子检测激光光斑轮廓边缘，然后使用椭圆拟合检测光斑中心代码

以下是使用OpenCV库实现的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('laser_spot.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny算子检测边缘
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 使用findContours函数寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 寻找最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 使用椭圆拟合检测光斑中心
ellipse = cv2.fitEllipse(max_contour)
center = ellipse[0]

# 在原图上标出光斑中心和椭圆
cv2.circle(img, (int(center[0]), int(center[1])), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Laser Spot', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，假设激光光斑图像为'laser_spot.png'，使用Canny算子检测边缘后得到的图像保存在变量'edges'中。使用findContours函数寻找轮廓后，寻找最大轮廓并使用fitEllipse函数进行椭圆拟合，得到椭圆的中心坐标保存在变量'center'中。最后在原图上标出光斑中心和椭圆并进行显示。