실시간 이미지 처리 및 분석을 위해 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?

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

int main() {
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
  
    // 判断图像是否读取成功
    if (image.empty()) {
        cout << "无法读取图像文件！" << endl;
        return -1;
    }
  
    // 创建窗口
    namedWindow("Image", WINDOW_AUTOSIZE);
  
    // 显示图像
    imshow("Image", image);
  
    // 等待键盘输入
    waitKey(0);
  
    // 关闭窗口
    destroyWindow("Image");
  
    return 0;
}

Mat grayImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("Gray Image", grayImage);

Mat blurImage;
blur(image, blurImage, Size(5, 5));
imshow("Blur Image", blurImage);

Mat edges;
Canny(image, edges, 50, 150);
imshow("Edges", edges);

CascadeClassifier cascade;
cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");

vector<Rect> faces;
cascade.detectMultiScale(image, faces, 1.1, 3, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
    rectangle(image, faces[i], Scalar(0, 255, 0), 2);
}

imshow("Object Detection", image);

int main() {
    VideoCapture cap(0);
  
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }
  
    while (true) {
        Mat frame;
        cap.read(frame);
      
        if (frame.empty()) {
            cout << "无法读取图像帧！" << endl;
            break;
        }
      
        // 进行图像处理和分析操作
      
        imshow("Real-time Processing", frame);
      
        if (waitKey(1) == 27) { // ESC键退出
            break;
        }
    }
  
    cap.release();
    destroyAllWindows();
  
    return 0;
}