Python 如何在一幅图像中将多个相连的圆分割成单个圆？

我已经将原始图像处理为二进制图像。给你。

这是经过处理的二值图像。

这是我的源代码

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("keli.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("org",img)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,200,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
ret1, thresh1 = cv2.threshold(thresh,40,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("thresh",thresh1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

现在我尝试检测这张图像中的所有圆，但有一个问题，我不能将它们分割成单个圆。我已经尝试使用边缘检测、腐蚀和放大来处理这张图像，但效果不够好。

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那么，有什么好的方法可以解决这个问题。

您尝试过对原始图像进行边缘检测吗？也许不使用canny，但尝试使用梯度提取来获得对图像数据的一些感觉。我已经尝试使用sobel边缘检测圆，但我认为这不足以准确检测所有圆。如何计算被边缘遮挡的圆？不使用它们？你知道或者你能在不检测所有圆的情况下确定近似的平均圆大小吗？看起来所有的圆都有相似的大小，所以不会有比这些圆大/小得多的真实圆了？如果你知道近似的平均圆大小，你可能可以看得更靠近图像/遮罩。因为你的蒙版是好的，如果你的二元蒙版中有蒙版但没有被圆覆盖的区域，你会知道仍然有圆丢失。