如果你知道白色条纹的实际尺寸，或者至少是形状(例如完美的圆圈)，那么是的，这是可行的和可能的。
您需要执行以下步骤，这些步骤并不容易，我在此不再赘述：
1.可选，但极力建议：校准摄像头，并且不失真。
1.对于任意给定的旋转，求出3D圆到2D相机的投影方程。您可以通过假设白线将完全水平来简化此操作。你想要一些函数，它接受构成圆和旋转的参数。
1.找出图像中所有的白色条带，对其进行分割，并使其水平(旋转)
1.将修正后的白色圆圈中的点与(1)中的方程式进行拟合。这应该会给出圆在3D中的参数(半径，Angular )，如果你写对了等式的话。
1.现在您有了实际圆的解析方程(从1开始的方程，参数从3开始)，您可以将来自该圆的任何点(例如，它的中心)Map到图像位置。记住在步骤2中取消对旋转的更正。
这需要对曲线拟合的理解，一些几何分析数学，以及良好的编程技能。这不是微不足道的，但这将提供一个高度准确的解决方案。
对于不准确的解决方案：
1.找到白色圆圈的终点
1.制作连接端点的线
1.选择中心点作为这条线的中点。
这将是不准确的，因为：选择终点的误差比用所有点拟合方程的误差更大，忽略摄影机视图的圆锥体形状，忽略几何体。
但对于你想要的，它可能已经足够好了。

我已经能够通过将椭圆拟合到相机可见的圆弧来提取中点。椭圆的质心是所需的中点。

也会有错误的省略，可以忽略。提取椭圆的步骤如下：

• 提取标记
• 两面化和简单化
• 将椭圆适配到圆弧上(找到了一个用于此的MatLab函数)
• 获取椭圆的质心

hsv_img=rgb2hsv(im);
bin=new_hsv_img(:,:,3)>marker_th; %was chosen 0.35

%skeletonise
skel=bwskel(bin);

%use regionprops to get the pixelID list
stats=regionprops(skel,'all');
for i=1:numel(stats)
    el = fit_ellipse(stats(i).PixelList(:,1),stats(i).PixelList(:,2));
    ellipse_draw(el.a, el.b, -el.phi, el.X0_in, el.Y0_in, 'g');

• The link for fit_ellipse function
• Link for ellipse_draw function