qt中，使用opencv算法，针对一张灰度图，给出一个算法，使它能够依据一些参数，识别图中白色圆形的算法，要求输出圆心坐标、圆面积、圆度等参数

好的，下面是一个使用OpenCV在Qt中识别灰度图中圆形的算法示例，同时输出圆心坐标、圆面积和圆度等参数：

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <QDebug>

cv::Mat qimage_to_mat(const QImage& qimage) {
    cv::Mat mat;
    switch (qimage.format()) {
        case QImage::Format_ARGB32:
        case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:
            mat = cv::Mat(qimage.height(), qimage.width(), CV_8UC4, (void*)qimage.constBits(), qimage.bytesPerLine());
            break;
        case QImage::Format_RGB32:
            mat = cv::Mat(qimage.height(), qimage.width(), CV_8UC4, (void*)qimage.constBits(), qimage.bytesPerLine());
            cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGRA2BGR);
            break;
        case QImage::Format_RGB888:
            mat = cv::Mat(qimage.height(), qimage.width(), CV_8UC3, (void*)qimage.constBits(), qimage.bytesPerLine());
            cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);
            break;
        case QImage::Format_Grayscale8:
            mat = cv::Mat(qimage.height(), qimage.width(), CV_8UC1, (void*)qimage.constBits(), qimage.bytesPerLine());
            break;
        default:
            qWarning() << "QImage format not supported.";
            break;
    }
    return mat;
}

QImage mat_to_qimage(const cv::Mat& mat) {
    QImage qimage;
    switch (mat.type()) {
        case CV_8UC4:
            qimage = QImage(mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32);
            break;
        case CV_8UC3:
            qimage = QImage(mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);
            break;
        case CV_8UC1:
            qimage = QImage(mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_Grayscale8);
            break;
        default:
            qWarning() << "cv::Mat type not supported.";
            break;
    }
    return qimage;
}

void find_circles(const QImage& image, int canny_threshold, int accumulator_threshold, double min_radius, double max_radius) {
    cv::Mat mat = qimage_to_mat(image);

    // 高斯模糊处理
    cv::Mat blurred;
    cv::GaussianBlur(mat, blurred, cv::Size(9, 9), 2, 2);

    // Canny边缘检测
    cv::Mat edges;
    cv::Canny(blurred, edges, canny_threshold, canny_threshold * 2);

    // Hough圆检测
    std::vector<cv::Vec3f> circles;
    cv::HoughCircles(edges, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, mat.rows / 8, accumulator_threshold, 20, min_radius, max_radius);

    // 在原图上绘制圆
    QImage result = image.copy();
    QPainter painter(&result);
    painter.setPen(QPen(Qt::red, 2));
    for (const auto& circle : circles) {
        cv::Point center(std::round(circle[0]), std::round(circle[1]));
        int radius = std::round(circle[2]);
        painter.drawEllipse(QPoint(center.x, center.y), radius, radius);
        double area = M_PI * radius * radius;
        double circularity = (4 * M_PI * area) / (circle[3] * circle[3]);
        qDebug() << "Center: (" << center.x << ", " << center.y << "), Area: " << area << ", Circularity: " << circularity;
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Result", qimage_to_mat(result));
    cv::waitKey();
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);

    QImage image("example.png");
    int canny_threshold = 100;
    int accumulator_threshold = 50;
    double min_radius = 10;
    double max_radius = 100;

    find_circles(image, canny_threshold, accumulator_threshold, min_radius, max_radius);

    return app.exec();
}

在这个示例中，我们首先定义了两个辅助函数`qimage_to_mat()`和`mat_to_qimage()`，用于将Qt中的QImage对象转换为OpenCV中的cv::Mat对象，以及将cv::Mat对象转换为QImage对象。然后我们定义了一个`find_circles()`函数，用于在灰度图中查找圆形。

在`find_circles()`函数中，我们首先对输入图像进行高斯模糊处理，以减少噪点干扰。然后使用Canny算法检测图像边缘。接下来，我们使用Hough圆变换算法查找图像中的圆形。最后，我们在原图上绘制圆，并输出圆心坐标、圆面积和圆度等参数。最后，我们将结果用QPainter绘制到QImage对象上，并使用OpenCV的imshow()函数显示结果。

在主函数中，我们首先加载输入图像，并定义一些算法参数。然后调用`find_circles()`函数进行圆形检测。