基于OpenCV和MATLAB的椭圆检测系统的设计与实现

摘要：本系统提出了一种基于 OpenCV 和 MATLAB 的椭圆检测系统，旨在通过弧支持和最小二乘法优化算法检测图像中的椭圆形状。系统首先使用 OpenCV 提供的图像处理功能对输入图像进行预处理，如边缘检测和形态学操作，进而通过椭圆候选生成算法识别潜在的椭圆区域。随后，结合 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力，利用最小二乘法进行椭圆拟合，从而精确地确定椭圆的参数（包括椭圆中心、长半轴、短半轴和倾斜角）。

作者：Bob(原创)

项目概述

椭圆检测在图像分析、计算机视觉和模式识别中具有广泛应用。本文提出了一种结合 OpenCV 和 MATLAB 的椭圆检测系统，通过弧支持和最小二乘法拟合对图像中的椭圆进行高效、精确的检测。系统首先使用 OpenCV 对输入图像进行边缘检测和形态学处理，以提取潜在的椭圆轮廓。然后，基于椭圆的几何特性和最小二乘法，系统对候选椭圆进行精确拟合，获得其中心位置、长短半轴及旋转角度。

为提高椭圆检测的准确性与鲁棒性，本系统设计了一个交互式图形用户界面（GUI），允许用户灵活调整椭圆的角度覆盖度 (Tac)、支持内点比例 (Tr) 和极性参数（specified_polarity），从而优化不同检测场景下的结果。实验表明，系统在多种图像数据集上的检测精度和计算效率均优于传统的椭圆检测方法，尤其在处理具有噪声干扰和复杂背景的图像时表现出较高的稳定性和鲁棒性。

本文详细介绍了该系统的架构设计、算法实现以及实验验证，探讨了 OpenCV 和 MATLAB 两者结合的优势，并分析了系统在实际应用中的潜力与局限性。最后，本文提出了未来工作的方向，包括优化算法性能和拓展系统的应用场景，进一步提升系统的适用性和通用性。

系统设计

本系统设计结合了 OpenCV 的图像处理能力和 MATLAB 的数据分析与可视化功能，通过弧支持和最小二乘法拟合算法实现高效的椭圆检测，并提供交互式图形用户界面（GUI）以便用户灵活调整参数。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行GUI.m

图2 系统主界面

图3 椭圆检测结果 样例1

图4 椭圆检测结果 样例2

图5 椭圆检测结果 样例3

图6 椭圆检测结果 样例4