一、使用OpenCV（Python）

OpenCV是开源的计算机视觉库，适合处理图像识别任务。可通过以下步骤实现：

图像预处理

- 转换为灰度图像：`gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）`

- 应用高斯模糊：`blurred = cv2.GaussianBlur（gray, （5, 5）, 0）`

- 使用Canny边缘检测：`edges = cv2.Canny（blurred, 50, 150）`

圆检测

- 使用Hough圆变换：

```python

circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1.2, minDist=50)

```

参数说明：

- `dp`：累加器分辨率与图像分辨率的比例

- `minDist`：检测到的圆心之间的最小距离

结果处理

- 将检测结果转换为坐标：

```python

circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

for (x, y, r) in circles:

cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

```

- 显示结果：`cv2.imshow（"Detected Circles", img）`

二、使用CAD软件（如AutoCAD）

CAD软件具备强大的几何对象识别功能：

导入图像

- 使用`IMAGEATTACH`命令导入目标图像。2. 自动识别与标注

- 使用`HATCH`或`CIRCLE`命令，通过智能识别功能自动标注圆心和半径。 - 建议先使用`SPOT`命令手动标记圆心，软件会自动计算半径。

三、使用专业图像处理工具

Photopea

- 打开图像后，使用`Tools > Analyze > Circle Detection`功能，可自动检测圆心和半径，并绘制标注。2. CorelDRAW

- 通过`Object > Analyze > Circle`命令，软件会自动识别图像中的圆形对象并添加标注。 四、注意事项

参数调整：

Hough圆变换的参数需根据图像清晰度调整，避免漏检或误检；

环境要求：使用Python方法需安装OpenCV库，CAD软件需专业授权；

精度验证：自动检测结果建议与手动标注对比，必要时调整算法参数。

根据实际场景选择合适工具，若需批量处理或集成到系统中，Python方法更具灵活性；若需高精度标注或复杂几何分析，CAD软件更可靠。