cv::Mat extractRegion(cv::Mat depthImage, cv::Point center, int radius);

以下是一个示例的函数定义，用于从深度图像中提取出以给定中心点为圆心，给定半径的图像区域：

cv::Mat extractRegion(cv::Mat depthImage, cv::Point center, int radius) {
    cv::Mat region;
    
    // 转换为灰度图像
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(depthImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    
    // 提取圆形区域
    cv::Mat mask(depthImage.rows, depthImage.cols, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

    // 确保圆的半径不超过图像大小
    int maxWidth = std::min(radius, std::min(center.x, depthImage.cols - center.x));
    int maxHeight = std::min(radius, std::min

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cv::findContours 查找 圆圈的两个轮廓

首先需要明确的是，圆形只有一个轮廓，因为它没有内部空洞。如果您是想查找圆形的边界，可以使用cv::findContours函数。以下是一个示例代码：

cv::Mat img; // 二值化图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 遍历轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    double area = cv::contourArea(contours[i]);
    // 如果轮廓面积太小，则跳过
    if (area < 100) continue;
    // 计算轮廓的最小外接圆
    cv::Point2f center;
    float radius;
    cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius);
    // 绘制圆形
    cv::circle(img, center, radius, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);
}

注意，上述代码仅适用于查找单个圆形的情况，如果图像中有多个圆形，则需要对每个圆形的轮廓进行处理。

def beam_size(image, mask_diameters=3, corner_fraction=0.035, nT=3, max_iter=25, phi=None):

以下是您提供的 Python 代码的 C++ 实现：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <cmath>

using namespace cv;

double beam_size(Mat image, int mask_diameters=3, double corner_fraction=0.035, int nT=3,
                 int max_iter=25, double phi=0.0) {
    int height = image.rows;
    int width = image.cols;

    // 计算掩膜半径和中心位置
    int mask_radius = mask_diameters / 2;
    int mask_center_x = width / 2;
    int mask_center_y = height / 2;

    // 计算掩膜的左上和右下角位置
    int mask_left = mask_center_x - mask_radius;
    int mask_top = mask_center_y - mask_radius;
    int mask_right = mask_center_x + mask_radius;
    int mask_bottom = mask_center_y + mask_radius;

    // 创建掩膜
    Mat mask = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);
    rectangle(mask, Point(mask_left, mask_top), Point(mask_right, mask_bottom), Scalar(255), -1);

    // 去除掩膜区域外的像素
    Mat masked_image;
    image.copyTo(masked_image, mask);

    // 计算像素平均值
    Scalar mean_value = mean(masked_image);

    // 按照像素平均值分割图像
    Mat thresholded;
    threshold(masked_image, thresholded, mean_value[0], 255, THRESH_BINARY);

    // 计算图像角落区域的平均值
    int corner_size = round(width * corner_fraction);
    Mat corner = thresholded(Rect(0, 0, corner_size, corner_size));
    Scalar corner_mean = mean(corner);

    // 用角落区域的平均值代替图像中央区域的平均值
    Mat replaced = thresholded.clone();
    replaced(Rect(mask_left, mask_top, mask_diameters, mask_diameters)) = corner_mean[0];
    replaced(Rect(mask_left + 1, mask_top + 1, mask_diameters - 2, mask_diameters - 2)) = 0;

    // 计算一个初步的激光束尺寸
    double w0 = mask_diameters / sqrt(2.0);
    double zR = M_PI * pow(w0, 2) / (4 * 1064e-9);
    double z = zR / tan(phi);
    double wz = w0 * sqrt(1 + pow(z/zR, 2));

    // 迭代计算激光束尺寸
    double wz_old = wz;
    for (int i = 0; i < max_iter; i++) {
        // 计算像素平均值和方差
        meanStdDev(replaced, mean_value, NULL);
        double std_dev = mean_value[0] / nT;

        // 根据像素方差计算激光束尺寸
        w0 = mask_diameters / sqrt(2.0);
        zR = M_PI * pow(w0, 2) / (4 * 1064e-9);
        z = zR / tan(phi);
        wz = w0 * sqrt(1 + pow(z/zR, 2)) * sqrt(1 + pow(std_dev/mean_value[0], 2));

        // 如果计算出来的激光束尺寸与上一次迭代的结果相同，就退出迭代
        if (abs(wz - wz_old) < 1e-10) {
            break;
        }
        wz_old = wz;

        // 用新的激光束尺寸更新掩膜半径和中心位置
        mask_radius = round(wz * sqrt(2.0));
        mask_center_x = width / 2;
        mask_center_y = height / 2;

        // 计算新的掩膜的左上和右下角位置
        mask_left = mask_center_x - mask_radius;
        mask_top = mask_center_y - mask_radius;
        mask_right = mask_center_x + mask_radius;
        mask_bottom = mask_center_y + mask_radius;

        // 创建新的掩膜
        mask = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);
        rectangle(mask, Point(mask_left, mask_top), Point(mask_right, mask_bottom), Scalar(255), -1);

        // 去除掩膜区域外的像素
        masked_image.copyTo(masked_image, mask);

        // 计算像素平均值
        mean_value = mean(masked_image);

        // 按照像素平均值分割图像
        threshold(masked_image, thresholded, mean_value[0], 255, THRESH_BINARY);

        // 计算图像角落区域的平均值
        corner = thresholded(Rect(0, 0, corner_size, corner_size));
        corner_mean = mean(corner);

        // 用角落区域的平均值代替图像中央区域的平均值
        replaced = thresholded.clone();
        replaced(Rect(mask_left, mask_top, mask_diameters, mask_diameters)) = corner_mean[0];
        replaced(Rect(mask_left + 1, mask_top + 1, mask_diameters - 2, mask_diameters - 2)) = 0;
    }

    return wz;
}

请注意，由于 OpenCV 库中的许多函数都使用了矩阵（Mat）数据类型，因此需要在代码中包含 OpenCV 头文件，并使用 Mat 类型来表示图像和矩阵。此外，由于 C++ 中没有动态参数默认值的概念，因此需要在函数声明中显式定义每个参数的默认值。