使用python写一个函数，接受一个图像对图像进行二值化，高斯滤波，腐蚀最后对图片的最小外接圆轮廓截取，最后对截取下来的图像的敏感部分识别截取，最后对最终得到的部分中的数字进行识别，并输出

好的，下面是一个示例函数，可以实现你所需的功能。需要安装OpenCV和Tesseract OCR库。

import cv2
import pytesseract
import numpy as np


def recognize_digits(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

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

    # 二值化
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(thresh, (3, 3), 0)

    # 腐蚀
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    erosion = cv2.erode(blur, kernel, iterations=1)

    # 查找最小外接圆轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(erosion, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    c = max(contours, key=cv2.contourArea)
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)

    # 截取最小外接圆轮廓
    x, y, radius = int(x), int(y), int(radius)
    crop_img = img[y - radius:y + radius, x - radius:x + radius]

    # 图像预处理
    gray_crop = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh_crop = cv2.threshold(gray_crop, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 识别数字
    digits = pytesseract.image_to_string(thresh_crop, config='--psm 10')
    return digits

其中，`image_path`为输入的图像路径。函数会先将图像进行二值化、高斯滤波和腐蚀处理，然后查找最小外接圆轮廓并截取。最后使用Tesseract OCR来识别数字，并返回结果。