提到直线和圆的检测，也许你立刻会想到霍夫变换，但如果要检测的形状是椭圆呢？可能大多数人就没接触过了。但椭圆检测还是很有必要的，一方面现实中存在很多椭圆形物体，另一方面圆形物体如果拍摄角度不正往往图像中就呈现椭圆形，所以椭圆的检测也非常有意义。
椭圆检测较圆检测复杂度更大，表征一个圆形仅需要3个参数，表征一个椭圆则需要5个参数，搜索空间骤增，更易于受到噪声干扰，使得使用类似霍夫变换的方法计算量增加，检测结果也不尽如人意。
现在好了，一篇前几天刚刚投稿模式识别顶级期刊PAMI的文章《High-quality Ellipse Detection Based on Arc-support Line Segments》提出了一种新的算法，并且开源了代码，给出了一个相当漂亮的解决方案。
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