opencv python如何计算圆形区域内部的小圆区域是否在规定的区域内

要计算圆形区域内部的小圆区域是否在规定的区域内，你可以使用OpenCV中的形态学操作和轮廓查找。

下面是一个示例代码，演示了如何使用形态学操作和轮廓查找来计算圆形区域内部的小圆区域是否在规定的区域内：

import cv2
import numpy as np

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

# 灰度化和二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
for i, contour in enumerate(contours):
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 10 or area > 100:
        continue
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour)
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

    # 查找小圆
    mask = np.zeros_like(gray)
    cv2.circle(mask, center, radius-10, 255, -1)
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    gray_masked = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh_masked = cv2.threshold(gray_masked, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    opening_masked = cv2.morphologyEx(thresh_masked, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
    closing_masked = cv2.morphologyEx(opening_masked, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
    contours_masked, hierarchy_masked = cv2.findContours(closing_masked, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制小圆
    for j, contour_masked in enumerate(contours_masked):
        area_masked = cv2.contourArea(contour_masked)
        if area_masked < 10 or area_masked > 50:
            continue
        (x_masked, y_masked), radius_masked = cv2.minEnclosingCircle(contour_masked)
        center_masked = (int(x_masked), int(y_masked))
        radius_masked = int(radius_masked)
        cv2.circle(img, center_masked, radius_masked, (255, 0, 0), 2)

        # 计算小圆是否在规定区域内
        if (x_masked-center[0])**2 + (y_masked-center[1])**2 > (radius-10)**2:
            cv2.putText(img, 'Out', (int(x_masked), int(y_masked)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
        else:
            cv2.putText(img, 'In', (int(x_masked), int(y_masked)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们首先将圆形区域进行灰度化和二值化，然后使用形态学操作来去除噪点和孔洞。接着，我们使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并使用cv2.minEnclosingCircle()函数计算每个轮廓的最小外接圆，如果圆形斑点的面积在10到100之间，就绘制出来。

在循环中，我们将提取的圆形区域通过cv2.imshow()函数显示出来，你可以更改代码来保存提取的圆形区域或进行其他操作。然后，我们对每个圆形斑点进行掩膜操作，查找其中的小圆，然后使用cv2.minEnclosingCircle()函数计算每个小圆的最小外接圆。

最后，我们计算每个小圆的圆心与圆形区域中心的距离，如果小圆在规定区域内，就在小圆上方显示"In"，否则显示"Out"。