70-OpenCVSharp 创建实现Halcon的Hough_circles算子（用于精确检测圆心和半径）

用OpenCvSharp实现类似于Halcon的Hough_circles算子的功能，Halcon的Hough_circles在精度和速度上表现优异。

首先，Halcon的Hough_circles支持多种算法参数，可以精确检测圆心和半径，可能还有一些过滤机制。而OpenCV中的HoughCircles函数采用的是霍夫梯度法，结合了边缘检测和Hough变换。但通常用户可能对OpenCV的结果在噪声下的鲁棒性或者参数调整的灵活性有更高的要求，特别是在工业场景中。

接下来Halcon和OpenCV的算法实现可能有差异，单纯用OpenCV的HoughCircles可能不够，需要添加额外的后处理或者参数调整来接近Halcon的效果。

需要检查OpenCvSharp的HoughCircles函数是否支持所有Halcon的参数，例如边缘阈值、累加器阈值、最小和最大半径等。如果有差异的话，可能需要在代码中添加额外步骤来补足，比如多层参数扫描或者结果过滤。

考虑到工业应用中对实时性的高要求，性能优化是关键。可能需要优化图像预处理步骤，比如高斯模糊的大小，Canny边缘检测的参数调节，以及如何高效处理多尺度圆检测。此外，可能还需要后处理步骤来合并或筛选检测到的圆，例如通过非极大值抑制来消除重叠的圆。

检测结果包含额外的信息，比如圆