要识别圆形的小程序，可以采用以下方法：
基于LOGO的定位信息
小程序码中通常包含一个圆形的“牛眼”（定位点）和右下角的“小程序 LOGO”。通过识别这些特征，可以准确地定位到小程序码，并进行后续的识别和处理。
图像预处理与校正
由于拍摄出来的小程序码可能已经旋转或扭曲，需要进行矩阵变换（如透视变换）将其变换到直角坐标系中，以便于机器解读。
霍夫变换进行圆识别
利用霍夫变换可以检测图像中的圆形。通过查找图像中的圆心位置和半径，可以识别出圆形，并提取出圆形的相关参数，如圆心坐标和半径。
使用机器视觉库
可以使用OpenCV等机器视觉库中的函数，如`cv2.HoughCircles`，来实现圆形检测。这个函数可以检测图像中的多个圆，并返回圆心坐标和半径等信息。
获取小程序圆形二维码的数据流
通过微信提供的API，可以获取小程序圆形二维码的数据流，然后对数据流进行处理和识别。
示例代码（使用OpenCV进行圆形识别）
```python
import cv2
import numpy as np
读取图像
img = cv2.imread（'path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
使用霍夫变换检测圆形
circles = cv2.HoughCircles（img, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100,
param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100）
遍历检测到的圆
for circle in circles:
提取圆心坐标和半径
x, y, r = circle
在图像上绘制圆
cv2.circle（img, （x, y）, r, （0, 255, 0）, 2）
显示结果
cv2.imshow（'Detected Circles', img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
建议
选择合适的图像预处理方法：根据实际应用场景，选择合适的图像预处理方法，如畸变矫正、二值化等，以提高圆形识别的准确性。
调整识别参数：根据实际需求调整霍夫变换的参数，如`minDist`、`param1`、`param2`等，以优化识别效果和效率。
测试与优化：在实际应用中不断测试和优化识别算法，以适应不同的场景和需求。