如何利用C++进行高效的图像处理和图像分析？

#include 

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 显示图像
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

#include 

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 调整图像的亮度和对比度
    cv::Mat adjusted_image;
    cv::Scalar brightness = cv::Scalar(50, 50, 50);
    cv::add(image, brightness, adjusted_image);

    // 应用高斯滤波器
    cv::Mat blurred_image;
    cv::GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(7, 7), 0);

    // 检测图像边缘
    cv::Mat edges;
    cv::Canny(image, edges, 50, 150);

    // 显示图像和处理结果
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Adjusted Image", adjusted_image);
    cv::imshow("Blurred Image", blurred_image);
    cv::imshow("Edges", edges);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

#include 
#include 

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 加载预训练模型
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("model.prototxt", "model.caffemodel");

    // 将图像转换为blob
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));

    // 输入blob到模型中
    net.setInput(blob);

    // 前向传播
    cv::Mat output = net.forward();

    // 解析输出结果
    cv::Mat probabilities = output.reshape(1, 1);
    cv::Point class_id;
    double confidence;
    cv::minMaxLoc(probabilities, nullptr, &confidence, nullptr, &class_id);

    // 显示结果
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}