c++使用HoughCircles函数提取如下图像中的圆，并将圆显示出来

好的，以下是使用C++实现的代码，和Python类似，我们也需要导入必要的头文件和加载图像：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("circle.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, 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：

    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows/8, 200, 100, 0, 0);

最后，我们可以将圆绘制在原始图像上并显示它：

    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, 255, 0), 2);
    }
    imshow("Circle Detection", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

完整代码如下：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("circle.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows/8, 200, 100, 0, 0);

    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, 255, 0), 2);
    }
    imshow("Circle Detection", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

输出的结果应该如下图所示：