请再帮我指导一下实时对图像中的圆形识别，并对每个圆形提取RGB值后，分别绘制RGB值变化曲线该如何写

要实现实时对图像中的圆形进行识别，并对每个圆形提取RGB值后绘制RGB值变化曲线，你可以按照以下步骤编写代码：

using HalconDotNet;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建Halcon窗口
        HWindow window = new HWindow();

        // 创建图像采集对象
        HFramegrabber framegrabber = new HFramegrabber("DirectShow", 1, 1, 0, 0, 0, 0, "default", -1, "default", -1, "false", "default", "default", "default");

        // 打开图像采集设备
        framegrabber.Open();

        // 开启实时显示
        window.SetPart(0, 0, -1, -1);
        window.SetDraw("margin");
        window.AttachImage(framegrabber.GrabImageAsync(-1));

        // 存储圆形RGB值变化的列表
        List<List<double>> rgbValues = new List<List<double>>();

        while (true)
        {
            // 采集图像
            HImage image = framegrabber.GrabImageAsync(-1);

            // 转换为灰度图像
            HImage grayImage = image.Rgb1ToGray();

            // 边缘检测
            HRegion edges = grayImage.EdgesSubPix("canny", 50, 80, 3);

            // 查找圆形
            HTuple rows, columns, radius;
            HOperatorSet.FindCircle(edges, out rows, out columns, out radius);

            // 获取图像的RGB数据
            HTuple pointer, type, width, height;
            HOperatorSet.GetImagePointer3(image, out pointer, out type, out width, out height);
            byte[] imageData = pointer.ToDArr().ToByteArray();

            // 存储当前帧的RGB值
            List<double> frameRGBValues = new List<double>();

            // 遍历每个圆形
            for (int i = 0; i < rows.Length; i++)
            {
                double row = rows[i].D;
                double column = columns[i].D;
                double circleRadius = radius[i].D;

                // 提取圆形RGB值
                int centerX = (int)row;
                int centerY = (int)column;
                int circleSize = (int)circleRadius;
                double sumR = 0, sumG = 0, sumB = 0;

                for (int x = centerX - circleSize; x <= centerX + circleSize; x++)
                {
                    for (int y = centerY - circleSize; y <= centerY + circleSize; y++)
                    {
                        int index = (x * (int)width + y) * 3;

                        byte red = imageData[index];
                        byte green = imageData[index + 1];
                        byte blue = imageData[index + 2];

                        // 累加RGB值
                        sumR += red;
                        sumG += green;
                        sumB += blue;
                    }
                }

                // 计算平均RGB值
                double avgR = sumR / ((circleSize * 2 + 1) * (circleSize * 2 + 1));
                double avgG = sumG / ((circleSize * 2 + 1) * (circleSize * 2 + 1));
                double avgB = sumB / ((circleSize * 2 + 1) * (circleSize * 2 + 1));

                // 存储RGB值到当前帧的列表
                frameRGBValues.Add(avgR);
                frameRGBValues.Add(avgG);
                frameRGBValues.Add(avgB);

                // 绘制圆形和RGB值
                window.DispObj(edges);
                window.SetColor("red");
                window.DispCircle(row, column, circleRadius);
                window.SetColor("yellow");
                window.DispText(row, column, $"{avgR:0.00}, {avgG:0.00}, {avgB:0.00}");
            }

            // 存储当前帧的RGB值到总列表
            rgbValues.Add(frameRGBValues);

            // 绘制RGB值变化曲线
            window.SetPart(0, 0, -1, -1);
            window.ClearWindow();
            for (int i = 0; i < rgbValues.Count; i++)
            {
                List<double> values = rgbValues[i];
                for (int j = 0; j < values.Count; j += 3)
                {
                    double r = values[j];
                    double g = values[j + 1];
                    double b = values[j + 2];
                    window.SetColor("red");
                    window.DispLine(i, r, i + 1, r);
                    window.SetColor("green");
                    window.DispLine(i, g, i + 1, g);
                    window.SetColor("blue");
                    window.DispLine(i, b, i + 1, b);
                }
            }

            // 释放资源
            grayImage.Dispose();
            edges.Dispose();
            image.Dispose();

            // 检测键盘输入，按下ESC键退出循环
            if (HalconAPI.GetInputChar() == 27)
                break;
        }

        // 关闭图像采集设备
        framegrabber.Close();

        // 关闭Halcon窗口
        window.CloseWindow();
    }
}

在上述代码中，我们使用了一个循环来实现实时处理图像。首先，我们采集图像并进行边缘检测和圆形识别。然后，遍历每个圆形，提取其RGB值并绘制圆形和RGB值。同时，我们将每个帧的RGB值存储在`rgbValues`列表中，并使用Halcon窗口绘制RGB值变化曲线。如果按下ESC键，循环将退出。请注意，在循环的每次迭代中，我们需要释放使用的Halcon对象。

这只是一个简单的示例代码，你可以根据实际需求对其进行修改和扩展。同时，确保你已正确引用HalconDotNet库，并且根据你的实际情况进行相应的配置和参数调整。