Python 3.x 脚本以确定具有不同轨迹的多个圆的相同中心点

我的计划中有许多圆圈轨迹；这些圆的中心相同。
如何使用python脚本确定此中心点

import random, import numpy as np, import matplotlib.pyplot as plt

def find_circle_center():##script I need to know 

 x,y=[],[] #make circle center with somme error 
 _circle = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[10, 0],[0, 10]], 1)[0] 
 circle_x = _circle[0] 
 circle_y = _circle[1] 
 # angle 
 alpha = np.linspace(0,2 * pi,10001) 
 # many radius trajectory 
 for radius in [1,10,100,200,300,400,500,600]:
     aux = random.randint(0,10000)
     alpha_aux = np.concatenate([alpha[aux:,],alpha[:aux,]]) #randomize angle array  
     _x = radius * np.cos(alpha_aux) + circle_x   
     _y = radius * np.sin(alpha_aux) + circle_y   
     x.append(_x)   
     y.append(_y) 

x,y=np.array(x),np.array(y) #now i have points of circles trajectories. 

_xc,_yc = [],[] 
  #this loop is to know after how many points will converge to the good answer
 for j in range(2,1001,1):   
     xc,yc = find_circle_center(x[:,:j].ravel(), x[:,:j].ravel())   
     _xc.append(xc)   
     _yc.append(yc) 

_xc,_yc = np.array(_xc),np.array(_yc)

plt.plot(range(2,1001,1),np.sqrt(_xc**2 +_yc**2)) 
plt.show()

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圆的圆心也是它的质心，在那个圆上。如果有一组点表示某种圆，只需将它们平均在一起，该点将是圆心的最佳近似值。

如果圆是完整的，这是正确的。但不适用于不完整的圆；示例：角度θ中的圆弧，你不能像这样找到中心，但通过拟合是的。这就是为什么在我的代码中，我在每次估计中改变点数，以找到最佳分辨率的角度，或者每个圆中的点数以获得最佳分辨率。现在我尝试研究Hough变换。