椭圆拟合法的基本思路是：对于给定平面上的一组样本点，寻找一个椭圆，使其尽可能靠近这些样本点。也就是说到，将图像中的一组数据以椭圆方程为模型进行拟合，使某一椭圆方程尽量满足这些数据，并求出该椭圆方程的各个参数。最后确定的最佳椭圆的中心即是搜索要确定的靶心。最小二乘法是最早的椭圆拟合方法，它是数据拟合中的基本方法，它的基本思想就是考虑数据受随机噪声的影响进而追求整体误差的最小化。对椭圆拟合而言，就是先假设椭圆参数，得到每个待拟合点到该椭圆的距离之和，也就是点到假设椭圆的误差，求出使这个和最小的参数。随着对椭圆拟合问题的深入研究，围绕着整体误差的最小化这个整体思想出现了一些不同类型的方法，在误差距离的定义上就有几何距离和代数距离之分，在求最小值的过程中也用到了不同的方法。但最小二乘方法一般根据距离的定义分为两类，代数拟合法和几何拟合法。