检测非常微弱的圆，而不是明显的边缘。霍夫变换无法工作。

在这种情况下，建议使用其他算法来检测圆形，例如迭代分割法或拉普拉斯滤波器。以下是使用OpenCV实现的迭代分割法示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('circle.jpg')

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

# 迭代分割法
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=2, minDist=20,
                           param1=10, param2=30, minRadius=0, maxRadius=20)

# 绘制检测到的圆
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)

这里使用的参数可以根据需要进行调整，以获得最佳结果。