写一份c++代码，识别红色圆形和蓝色矩形，用圆形框画在原始图像红色圆形，识别到红色圆形返回coco，过滤掉小的蓝色矩形，得到最大蓝色矩形，用矩形框画在原始图像最大的蓝色矩形，当有最大蓝色矩形出现时不返回coco，返回lock

好的，以下是符合您要求的C++代码，使用了OpenCV库实现图像处理和形状识别：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 读取原始图像
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 转换为HSV颜色空间
    Mat hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // 定义红色和蓝色的HSV颜色范围
    Scalar lower_red = Scalar(0, 70, 50);
    Scalar upper_red = Scalar(10, 255, 255);
    Scalar lower_blue = Scalar(100, 70, 50);
    Scalar upper_blue = Scalar(130, 255, 255);

    // 提取红色和蓝色的掩膜
    Mat mask_red, mask_blue;
    inRange(hsv, lower_red, upper_red, mask_red);
    inRange(hsv, lower_blue, upper_blue, mask_blue);

    // 对红色掩膜进行形态学处理，消除噪声
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
    morphologyEx(mask_red, mask_red, MORPH_OPEN, kernel);

    // 查找红色圆形
    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(mask_red, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 100, 30, 0, 0);

    // 如果识别到红色圆形，用圆形框画在原始图像上，返回"coco"
    if (circles.size() > 0) {
        Point center(cvRound(circles[0][0]), cvRound(circles[0][1]));
        int radius = cvRound(circles[0][2]);
        circle(img, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2);
        cout << "coco" << endl;
    }

    // 对蓝色掩膜进行形态学处理，消除噪声
    morphologyEx(mask_blue, mask_blue, MORPH_OPEN, kernel);

    // 查找蓝色矩形
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(mask_blue, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 过滤掉小的蓝色矩形，得到最大的蓝色矩形
    double max_area = 0;
    Rect max_rect;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area > max_area) {
            max_area = area;
            max_rect = boundingRect(contours[i]);
        }
    }

    // 如果识别到最大的蓝色矩形，用矩形框画在原始图像上，返回"lock"
    if (max_area > 0) {
        rectangle(img, max_rect, Scalar(255, 0, 0), 2);
        cout << "lock" << endl;
    }

    // 显示处理后的图像
    imshow("result", img);
    waitKey();

    return 0;
}

其中，假设原始图像为`test.jpg`，放在当前目录下。程序首先将图像转换为HSV颜色空间，然后根据颜色范围提取红色和蓝色的掩膜。对红色掩膜进行形态学处理，然后使用霍夫圆变换查找红色圆形。如果找到了，则用圆形框画在原始图像上，并返回"coco"。对蓝色掩膜进行形态学处理，然后使用轮廓查找算法查找所有的蓝色矩形。通过过滤掉小的矩形，得到最大的蓝色矩形，并用矩形框画在原始图像上。如果找到了，则返回"lock"。最后，显示处理后的图像。