使用HoughCircles函数提取如下图像中的圆，并将圆显示出来

很高兴回答你的问题。首先，我们需要导入必要的库和加载图像：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用`HoughCircles`函数来检测圆。这个函数需要一些参数，包括输入图像、检测方法、圆心之间的最小距离、Canny边缘检测器的阈值等等。在这里，我们将使用默认参数：

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

最后，我们可以将圆绘制在原始图像上并显示它：

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Circle Detection", img)
cv2.waitKey(0)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Circle Detection", img)
cv2.waitKey(0)

输出的结果应该如下图所示：