C++에서 이미지 인식 및 처리를 수행하는 방법은 무엇입니까?

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg");  // 读取图像
    if (image.empty())
    {
        printf("无法打开图像
");
        return -1;
    }

    namedWindow("图像", WINDOW_NORMAL);  // 创建窗口
    imshow("图像", image);  // 显示图像
    waitKey(0);  // 等待按键
    return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/face.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::face;

int main()
{
    CascadeClassifier cascade;
    cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");  // 加载人脸分类器

    Mat image = imread("image.jpg");  // 读取图像
    if (image.empty())
    {
        printf("无法打开图像
");
        return -1;
    }

    std::vector<Rect> faces;
    cascade.detectMultiScale(image, faces);  // 人脸检测

    for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        rectangle(image, faces[i], Scalar(255, 255, 0), 2);  // 人脸框出
    }

    namedWindow("人脸识别", WINDOW_NORMAL);  // 创建窗口
    imshow("人脸识别", image);  // 显示图像
    waitKey(0);  // 等待按键
    return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg");  // 读取图像
    if (image.empty())
    {
        printf("无法打开图像
");
        return -1;
    }

    Mat grayImage;
    cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);  // 图像灰度化

    Mat edgeImage;
    Canny(grayImage, edgeImage, 50, 150);  // 边缘检测

    namedWindow("灰度图像", WINDOW_NORMAL);  // 创建窗口
    imshow("灰度图像", grayImage);  // 显示灰度图像

    namedWindow("边缘图像", WINDOW_NORMAL);  // 创建窗口
    imshow("边缘图像", edgeImage);  // 显示边缘图像

    waitKey(0);  // 等待按键
    return 0;
}