霍夫变换是一套高级的图像处理方法，可以用来检测图片图像形状，霍夫椭圆变换是一种检测椭圆的方法。Python中有相关的函数，这里给出了一个具体的实例。工具/原料morewin10系统winPython软件方法/步骤1/7分步阅读

打开IDLE软件，并且载入先关的函数库。

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data,draw,color,transform,feature

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读取图片，并对图片进行相应的剪切，且需要进行灰度化处理。这读取的是skimage库内的文件。

image_rgb = data.coffee()

image_gray = color.rgb2gray(image_rgb)

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在灰度图的基础上，进行边缘检测，代码如下。

edges = feature.canny(image_gray, sigma=2.0, low_threshold=0.55, high_threshold=0.8)

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对边缘图像进行霍夫椭圆变换处理，代码如下，执行比较费时间。

result =transform.hough_ellipse(edges, accuracy=20, threshold=250,min_size=100, max_size=120)

result.sort(order=accumulator)

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获取我们的处理得到的椭圆。

best = list(result)

yc, xc, a, b = ]

orientation = best

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查看效果，采用以下代码，在原图上画出我们检测得到的椭圆。

cy, cx =draw.ellipse_perimeter(yc, xc, a, b, orientation)

image_rgb = (0, 0, 255)

plt.imshow(image_rgb)

plt.show()

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我们检测的结果如下。

注意事项

如有疑问可以留言

这里没有给出具体的理论推导，仅仅给出了具体的实现方法

PYTHON图像处理霍夫变换霍夫椭圆变换椭圆检测