opencv python利用掩膜提取固定坐标的圆形区域

要利用掩膜提取固定坐标的圆形区域，你可以使用OpenCV中的掩膜操作和圆形ROI截取。

下面是一个示例代码，演示了如何使用掩膜操作和圆形ROI截取来提取固定坐标的圆形区域：

import cv2
import numpy as np

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

# 灰度化和高斯滤波
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Hough圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 提取圆心坐标和半径信息
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    # 构造掩膜
    mask = np.zeros_like(gray)
    cv2.circle(mask, (i[0], i[1]), i[2], 255, -1)
    # 对原图像进行掩膜操作
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    # 截取圆形ROI
    x, y, r = i[0], i[1], i[2]
    circle_roi = masked_img[y-r:y+r, x-r:x+r]
    # 显示结果
    cv2.imshow('circle_roi', circle_roi)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们在Hough圆检测的基础上，使用cv2.circle()函数构造了一个掩膜，然后利用cv2.bitwise_and()函数对原图像进行掩膜操作，最后使用ROI截取函数cv2[y1:y2, x1:x2]来提取圆形区域。需要注意的是，x和y的顺序是(i[0], i[1])而不是常见的(i[1], i[0])，因为OpenCV中的像素点坐标是(x,y)。

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。