通过qt+cpp+opencv实现输入多个点集合vector<cv::Point2d> src_data计算出圆心和半径

在Qt + C++ + OpenCV环境中，你可以使用霍夫圆变换（Hough Circles）来从一组点（`std::vector<cv::Point2f>` 或 `cv::Mat` 的列向量形式）估算圆心和半径。下面是一个简单的步骤描述：

1. **准备输入数据**：
- 将给定的点集 `src_data` 转换为 `cv::Mat` 或者 `std::vector<cv::Point2f>` 格式，因为OpenCV需要连续的二维像素数据。

2. **创建灰度图像**：
- 对于彩色图像，使用 `cv::cvtColor()` 将图片转为灰度，便于后续分析。

3. **霍夫圆变换**：
- 使用 `cv::HOUGH_GRADIENT` 或 `cv::HOUGH_LAPLACIAN` 模型，根据你的需求选择合适的参数调用 `cv::HoughCircles()` 函数。这里有一个示例：

     std::vector<cv::Vec3f> circles;
     int result = cv::HoughCircles(inputImage, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, src_data.size() / 8, // dp, minDist
                                  100, // param1 (最小投票数)
                                  30, // param2 (投票阈值)
                                  0, // minRadius
                                  0); // maxRadius

4. **检查并处理结果**：
- 如果 `result > 0` 表明找到了至少一个圆，遍历 `circles` 向量获取每个圆的圆心 `(x, y)` 和半径（通常是第三个元素）。注意 `circles` 是一个三维向量，每个圆有三个元素：圆心x，圆心y，半径。

5. **输出圆心和半径**：
- 可以将圆心和半径分别存储到 `std::vector<cv::Point2f>` 或者其他适合的数据结构中。

for (const auto& circle : circles) {
    if (circle.empty()) continue;
    cv::Point center(circle[0], circle[1]);
    float radius = circle[2];
    // 存储圆心和半径
}