Python 霍夫变换不起作用

我正在尝试使用hough变换从图像中检测圆 我的代码：

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("C:/Users/Anmol/Desktop/your_file.bmp")
output = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2,10)        

cv2.waitKey(0)

print (circles)

# ensure at least some circles were found
if circles is not None:
# convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers

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

# loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
for (x, y, r) in circles:
    # draw the circle in the output image, then draw a rectangle
    # corresponding to the center of the circle
    cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
    cv2.rectangle(output, (x -5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)

# show the output image
cv2.imshow("output", np.hstack([image, output]))
cv2.waitKey(0)

在终点站停车

 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2,10)

我让我的代码运行了大约5个小时，但仍然没有超过这一行。它没有给出任何错误

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Plzz指导我该怎么做。

我建议，如果输入图像太大，则缩小其尺寸，并运行模糊过滤器。这两种方法都将极大地加快Hough的速度。

如果您使用的是像PyCharm这样的IDE，您可以在该行设置断点，然后逐步遍历所有第三方代码，直到找到进度被阻止的确切位置。调试器仍然无法显示该步骤的内部情况。指向我的图像的链接是