opencv+c++找出图片中的所有同心圆环提取出中心坐标的代码

以下是使用OpenCV和C++找出图片中所有同心圆环并提取出中心坐标的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入图片
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 将图片转换为灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 使用霍夫变换检测圆环
    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows/8, 200, 100, 70, 100);

    // 遍历检测到的圆环并输出其中心坐标
    for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    {
        Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
        int radius = cvRound(circles[i][2]);
        circle(img, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
        putText(img, to_string(i+1), Point(center.x - radius, center.y - radius), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0), 2);
        cout << "Circle " << i+1 << " center coordinates: (" << center.x << ", " << center.y << ")" << endl;
    }

    // 显示检测结果
    imshow("Circles Detection", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

与找出同心圆时的代码类似，我们首先使用`imread`函数读入测试图片，并将其转换为灰度图。然后，我们使用`HoughCircles`函数检测出图片中的所有圆环，并将其存储在`circles`向量中。需要注意的是，在`HoughCircles`函数中我们设置了两个额外的参数，分别为最小半径和最大半径，用于限制检测出的圆环的半径范围。最后，我们遍历`circles`向量，依次输出每个圆环的中心坐标，并使用`circle`函数在图片上绘制圆环。