编写python代码进行图像中细胞的分析处理，要求进行图像分割，将图像中细胞分割为两类或三类，细胞计数，重叠或粘连的细胞要计数成多个；不完整的细胞记成一个；最后进行半径计算...

好的，这是一个比较复杂的问题，需要使用图像处理和计算机视觉相关的知识。以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('cell_image.jpg')

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

# 中值滤波去噪
median = cv2.medianBlur(gray, 5)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(median, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学处理
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 细胞数量计数
cell_count = len(contours)

# 细胞分类
cell_list = []
for i, contour in enumerate(contours):
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 100:
        continue
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour)
    if area < 1000:
        cell_list.append(('small', x, y, radius))
    elif area < 5000:
        cell_list.append(('medium', x, y, radius))
    else:
        cell_list.append(('large', x, y, radius))

# 细胞重叠或粘连计数
overlap_count = 0
for i, cell1 in enumerate(cell_list):
    for j, cell2 in enumerate(cell_list[i+1:]):
        distance = np.sqrt((cell1[1]-cell2[1])**2 + (cell1[2]-cell2[2])**2)
        if distance < cell1[3]+cell2[3]:
            overlap_count += 1

# 细胞半径计算
radius_list = [cell[3] for cell in cell_list]

# 输出结果
print('细胞数量：', cell_count)
print('小细胞数量：', len([cell for cell in cell_list if cell[0] == 'small']))
print('中细胞数量：', len([cell for cell in cell_list if cell[0] == 'medium']))
print('大细胞数量：', len([cell for cell in cell_list if cell[0] == 'large']))
print('重叠或粘连的细胞数量：', overlap_count)
print('细胞半径列表：', radius_list)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况调整代码。另外，需要提供一张细胞图像才能进行测试。