import cv2
import numpy as np

def fitCircle(contour):
    '''
    座標の円近似（最小二乗円）
    '''

    matA = []
    matB = []

    for point in contour:
        x = point[0,0]
        y = point[0,1]
        matA.append([x,y,1])
        matB.append([-x*x -y*y])

    # listからndarrayへ変換
    matA = np.array(matA, np.float32)
    matB = np.array(matB, np.float32)

    # 疑似逆行列を求める
    matA_pinv = np.linalg.pinv(matA)

    # 行列の解
    matX = matA_pinv.dot(matB)

    # 中心座標
    a = -matX[0,0]/2
    b = -matX[1,0]/2
    # 半径
    r = np.sqrt(a*a+b*b-matX[2,0])

    # 中心座標, 半径
    return (a, b), r  

##########################################################################

# 8ビット1チャンネルのグレースケールとして画像を読み込む
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 

# 白黒反転して二値化
ret, img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 一番外側の輪郭のみを取得
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) 

# 画像表示用に入力画像をカラーデータに変換する
img_disp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 全ての輪郭を描画
cv2.drawContours(img_disp, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 輪郭の点の描画
for contour in contours:
    # 円近似
    center, r = fitCircle(contour)
    # 近似円を描画
    cv2.circle(img_disp, np.intp(center), int(r), (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow("Image", img_disp)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()

import cv2
import numpy as np

def circularity(contour):
    '''
    円形度を求める

    Parameters
    ----------
    contour : ndarray
        輪郭の(x,y)座標の配列

    Returns
    -------
        円形度

    '''
    # 面積
    area = cv2.contourArea(contour)
    # 周囲長
    length = cv2.arcLength(contour, True)

    # 円形度を返す
    return 4*np.pi*area/length/length

# 8ビット1チャンネルのグレースケールとして画像を読み込む
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 

# 白黒反転して二値化
ret, img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 一番外側の輪郭のみを取得
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) 

# 画像表示用に入力画像をカラーデータに変換する
img_disp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 全ての輪郭を描画
cv2.drawContours(img_disp, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 輪郭の点の描画
for contour in contours:
    # 円形度の計算
    val = circularity(contour)
    # 輪郭の矩形領域
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    # 円形度の描画
    cv2.putText(img_disp, f"{val:.3f}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
    # 円らしい領域（円形度が0.85以上）を囲う
    if val > 0.85:
        cv2.rectangle(img_disp,(x-5,y-5),(x+w+5,y+h+5),(255,0,0),2) # 少し外側を囲う

cv2.imshow("Image", img_disp)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()

contourArea(contour[, oriented]) ->retval

import cv2
import numpy as np

# 画像データ
img = np.array(
    [[0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0],
    ],
    dtype = np.uint8
    )

# 輪郭情報の取得
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

# 画像表示用に入力画像をカラーデータに変換する
img_disp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 輪郭ごとの処理
for i, contour in enumerate(contours):
    # 輪郭の面積を求める
    area = cv2.contourArea(contour, True)
    print(f"面積[{i}]: {area}")

    # 輪郭座標
    for point in contour:
        print(point[0])

cv2.namedWindow("Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", img_disp)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()