Python将椭圆拟合到图像

我有一个使用OpenCV的网络摄像头提要，我正在尝试实时拟合椭圆

我目前使用的代码可以工作，但它在很多时候都无法将椭圆拟合到图像中。我还可以采用哪些其他的椭圆拟合图像的方法

当前代码：

def find_ellipses(img): #img is grayscale image of what I want to fit
        ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
        _,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)

        if len(contours) != 0:
            for cont in contours:
                if len(cont) < 5:
                    break
                elps = cv2.fitEllipse(cont)
                return elps  #only returns one ellipse for now
        return None

def find_ellipes（img）：#img是我想要适合的灰度图像
ret，thresh=cv2。阈值（img，127255,0）
_，等高线，层次=cv2.findContours（阈值，1，2）
如果len（等高线）！=0:
对于cont in等高线：
如果长度（续）<5：
打破
elps=cv2.FIT椭圆（续）
return elps#目前只返回一个椭圆
一无所获

其中

elps

的形式为

（x\u中心，y\u中心），（短轴，长轴），角度

下面是一个我想要成功拟合椭圆的例子。当我不想使用此图像时，我的当前代码将失败

我将在函数之外定义轮廓，因为您不需要在此图像中不断重新定义轮廓

def create_ellipse(thresh,cnt):
    ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
    thresh = cv2.ellipse(thresh,ellipse,(0,255,0),2)
    return thresh

这段代码所做的是我获取我的thresh图像流，并在上面添加一个椭圆。稍后在我的代码中，当我想调用它时，我会使用

thresh = create_ellipse(thresh,cnt)

结果证明我错了，只是从函数中得到了第一个椭圆。虽然我认为第一个计算出的椭圆是最正确的，但实际上我要做的是遍历所有的椭圆，然后选择最合适的一个，将图像中的对象限定在一起。
图像正在不断更新（这是一个实时网络摄像头提要）。我遇到的问题是，它无法找到适合此图像的轮廓。