windows c++ opencv 圆检测，椭圆检测，源码，亲测可行

概述： -------- 通过检查所有可能的长轴（所有点对）并使用霍夫变换获取短轴来拟合椭圆。 算法复杂度取决于有效非零点的数量，因此如果有任何先验，则在“params”输入参数中提供尽可能多的限制是有益的有关问题的知识。 由于（可选）随机化和完整代码矢量化，代码相当快。 但是，由于该算法需要计算成对点距离，因此可能会占用大量内存。 如果出现内存不足错误，请对输入图像进行下采样或以某种方式减少其中非零点的数量。 它可以处理大量的噪音，但可能会出现严重的遮挡问题（长轴端点需要可见） 输入参数： -------- 图片- 单通道输入图像（灰度或二进制）。 参数- 算法参数： * minMajorAxis：接受的主轴的最小长度。 * maxMajorAxis：接受的主轴的最大长度。 旋转，旋转跨度：对主轴角度限制的规范（以度为单位）。 如果 rotationSpan 在 (0,90) 中，

matlab实现图像边缘提取，hough变换进行椭圆检测，有注释

基于Python实现的快速椭圆检测算法，经检测非常有效，且能在一定时间内精准检测椭圆。

利用椭圆的几何特征，将5维空间参数转换为2维空间，然后利用霍夫变换检测直线的方法确定椭圆参数。是知网论文“一种新的基于霍夫变换的椭圆轮廓检测方法”的实现代码。

matlab实现HOUGH变换的椭圆检测

A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications 中引用的一篇论文。涉及到椭圆检测过程中的证明。

里面包括两种椭圆检测方法，非深度学习。其中一种方法附带论文。另一种方法没找到论文，但有讲解链接。两个工程配置好opencv,即可使用VS2015直接运行，检测单张图片，检测视频均有函数接口，按自己需要直接运行即可。

椭圆检测核心代码+测试代码。具体内容见博客《椭圆检测（Ellipse Detection）算法》，https://blog.csdn.net/xsz591541060/article/details/107813895。如果看完之后觉得有需要再下载。

开发环境为QT5.8+opencv3.2，主要实现了霍夫直线检测，圆检测及椭圆检测。