接着上面的继续，如何使用markerContours向量在图片中标记出轮廓，用c++帮我实现

以下是一个使用markerContours向量在图片中标记轮廓的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("example.jpg");
    Mat grayImage;
    cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    findContours(grayImage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    vector<vector<Point>> markerContours;
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        if (contourArea(contours[i]) > 1000)
        {
            markerContours.push_back(contours[i]);
        }
    }

    Mat markerImage = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);
    drawContours(markerImage, markerContours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);

    imshow("Original Image", image);
    imshow("Marker Image", markerImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个例子中，我们首先读取一张图片并将其转换为灰度图像。然后，我们使用`findContours`函数查找图像的轮廓，并将它们存储在`contours`向量中。

接下来，我们使用一个循环遍历`contours`向量中的每个轮廓，并检查其面积是否大于1000像素。如果是，我们将该轮廓添加到`markerContours`向量中。

最后，我们创建一个名为`markerImage`的空图像，并使用`drawContours`函数将`markerContours`向量中的所有轮廓标记为红色。然后，我们将原始图像和标记图像显示在屏幕上，并等待用户按下任意键。

运行该代码，您将看到标记了所有面积大于1000像素的轮廓的图片。