Python是一种高级编程语言，用于各种计算和数据操作。Python中有许多库和模块可以帮助我们进行各种计算。其中，OpenCV是一个非常有名的计算机视觉库，可用于图像处理和计算机视觉应用。

在OpenCV中，我们可以使用Hough变换技术来检测圆形。Hough变换是一种数学技术，用于在图像中定位几何形状，例如圆形、线条等。下面的代码片段将演示如何使用OpenCV中的Hough变换来检测图像中的圆形。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('circle.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
#Hough变换检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
# 画圆边界
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
# 画圆心
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
# 显示结果
cv2.imshow('detected circles',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#打印圆半径
for i in circles[0,:]:
print("半径:",i[2])

在上述代码片段中，我们首先使用cv2.imread函数加载图像，并使用cv2.medianBlur函数对图像进行模糊处理。然后，我们使用cv2.HoughCircles函数进行Hough变换检测圆形。参数param1和param2在此函数中用于可以调整检测过程中的灵敏度。如果你希望改进检测结果，你需要调整这些参数的值。然后，我们用一个循环遍历我们在图像中找到的所有圆形，分别画出每一个圆形的圆边界和圆心，最后将圆半径打印出来。

在这个例子中，我们使用了一张名为“circle.png”的图像，但你可以换成你自己的图像进行实验。