帮我写一个C++程序，我有一个候选框容器，std::vector<cv::Rect> bboxes;还有这些框的中心点容器std::vector<cv::Point> centers，这些我都已经计算好可以当作输入，我想使用dbscan聚类把小框融合成大框，麻烦帮我写一个程序。

好的，这里是一个使用dbscan聚类进行目标框融合的C++程序，需要 OpenCV 库和 dbscan 库的支持。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "dbscan.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 输入数据
    vector<Rect> bboxes = { Rect(10,10,20,20), Rect(20,20,30,30), Rect(30,30,40,40),
                            Rect(100,100,20,20), Rect(120,120,30,30), Rect(140,140,40,40),
                            Rect(200,200,20,20), Rect(220,220,30,30), Rect(240,240,40,40) };
    vector<Point> centers;
    for (auto bbox : bboxes) {
        centers.push_back(Point(bbox.x + bbox.width / 2, bbox.y + bbox.height / 2));
    }

    // dbscan 聚类参数
    double eps = 50;   // 半径
    int minPts = 2;    // 最小密度

    // dbscan 聚类
    int n = centers.size();
    vector<int> labels;
    DBSCAN epsCluster(eps, minPts, centers);
    epsCluster.run(labels);

    // 将同一类别的目标框合并
    int max_label = *max_element(labels.begin(), labels.end());
    vector<Rect> result(max_label + 1, Rect());
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (labels[i] != -1) {
            if (result[labels[i]].area() == 0) {
                result[labels[i]] = bboxes[i];
            }
            else {
                result[labels[i]] |= bboxes[i];
            }
        }
    }

    // 显示结果
    Mat img(500, 500, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
    for (auto box : result) {
        rectangle(img, box, Scalar(0, 0, 255), 2);
    }
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个程序将输入的目标框中心点作为 dbscan 聚类的输入，聚类后将同一类别的目标框合并成一个大框，并在图像上显示结果。你可以根据需要修改输入数据和 dbscan 聚类参数。