可以给出大概的c++版本的opencv的代码实现嘛

当然可以。以下是一个基于 OpenCV 库的 C++ 代码示例，使用图像处理算法对受电弓图像进行处理，检测受电弓的异常位置：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取图像
    Mat img = imread("pantograph.jpg");

    // 灰度化
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 直方图均衡化
    Mat equalized;
    equalizeHist(gray, equalized);

    // 二值化
    Mat bin;
    threshold(equalized, bin, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 膨胀
    Mat dilated;
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    dilate(bin, dilated, element);

    // 轮廓检测
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(dilated, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 筛选轮廓
    vector<Rect> rects;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        double ratio = (double)rect.width / rect.height;
        if (ratio > 0.2 && ratio < 0.6 && rect.width > 50 && rect.height > 50) {
            rects.push_back(rect);
        }
    }

    // 绘制矩形框
    for (int i = 0; i < rects.size(); i++) {
        rectangle(img, rects[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("Pantograph", img);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

上述代码会对读入的 `pantograph.jpg` 图像进行灰度化、直方图均衡化、二值化、膨胀、轮廓检测等一系列图像处理操作，最终输出识别到的受电弓异常位置。需要注意的是，上述代码仅为参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。