Как найти диаметр входных изображений объектов с помощью обработки изображений в Python?

Учитывая входное изображение, например, jpg с некоторыми круговыми объектами (например, монеты), я хочу найти их индивидуальные диаметры.

Благодаря этому вопросу (как найти диаметр объектов с использованием обработки изображений в Python?) , Я знаю, как идентифицировать объекты, но я хотел измерить диаметр вставленных мной изображений и не генерировать случайным образом с помощью методов. Как мне это сделать?

import numpy as np
from scipy import ndimage
from matplotlib import pyplot as plt

# generate some lowpass-filtered noise as a test image
gen = np.random.RandomState(0)
img = gen.poisson(2, size=(512, 512))  
img = ndimage.gaussian_filter(img.astype(np.double), (30, 30))
img -= img.min()
img /= img.max()

# use a boolean condition to find where pixel values are > 0.75
blobs = img > 0.75

# label connected regions that satisfy this condition
labels, nlabels = ndimage.label(blobs)

# find their centres of mass. in this case I'm weighting by the pixel values in
# 'img', but you could also pass the boolean values in 'blobs' to compute the
# unweighted centroids.
r, c = np.vstack(ndimage.center_of_mass(img, labels, np.arange(nlabels) + 1)).T

# find their distances from the top-left corner
d = np.sqrt(r*r + c*c)

# plot
fig, ax = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=(10, 5))
ax[0].imshow(img)
ax[1].hold(True)
ax[1].imshow(np.ma.masked_array(labels, ~blobs), cmap=plt.cm.rainbow)
for ri, ci, di in zip(r, c, d):
    ax[1].annotate('', xy=(0, 0), xytext=(ci, ri),
               arrowprops={'arrowstyle':'<-', 'shrinkA':0})
    ax[1].annotate('d=%.1f' % di, xy=(ci, ri),  xytext=(0, -5),
               textcoords='offset points', ha='center', va='top',
               fontsize='x-large')
for aa in ax.flat:
    aa.set_axis_off()
fig.tight_layout()
plt.show()

Я новичок здесь, поэтому не знаю, как играть очень хорошо, изображения, которые генерирует этот код, находятся в ссылке на вопрос, на котором я основаны.