看起来很简单：

import cv2 as cv
import numpy as np

file = r'/Users/lh/Downloads/LTSmL.png'
img = cv.imread(file, 0)

max_intensity = np.max(img)

mask = np.argwhere(img == max_intensity)
center = (img.shape[0]/2, img.shape[1]/2)

maxdist = 0
maxpoint = None

for point in mask:
    dist = np.sqrt((center[0] - point[0])**2 + (center[1] - point[1])**2)
    if dist > maxdist:
        maxdist = dist
        maxpoint = point

img_color = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2RGB)

img_color[maxpoint[0] - 5:maxpoint[0] + 5, maxpoint[1] - 5:maxpoint[1] + 5] = [0, 0, 255]

cv.imshow('Farthest point in red', img_color)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

print(dist, point)

首先对图像进行遮罩，以找到组成圆的像素，然后计算到每个点的距离，并返回最大距离以及相应的点。
编辑：您可能可以使用np.linalg.norm和np.argwhere更优雅地实现这一点，但方法保持不变。