在计算机视觉和图像处理领域，图像读取和显示是非常重要的操作。C++是一种广泛使用的编程语言，可以通过C++编程语言来实现读取和显示图像。本文将介绍如何使用C++读取和显示图像。

1. 加载图像

使用C++读取图像，需要使用OpenCV库或其他图像加载库。通过打开图像文件并使用相应的库函数对其进行解码，可以将图像数据读入内存。以下是一个示例代码，它使用OpenCV库加载一幅图像：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);
  if (img.empty())
  
    std::cout << "Could not read the image file." << std::endl;
    return -1;
  
  namedWindow("Image");
  imshow("Image", img);
  waitKey(0);
  return 0;
}

在上面的代码中，Mat img定义为图像的矩阵。imread函数用于读取指定路径下的图像文件，并将其存储到img矩阵中。如果无法读取图像，则会输出错误信息。namedWindow函数用于创建一个显示图像的窗口，并为其命名。imshow函数用于在创建的窗口中显示图像数据，waitKey函数用于等待用户键入任何键盘按键。

2. 修改图像

通过C++修改图像，需要使用OpenCV或其他图像处理库。可以使用函数对图像进行各种操作，如调整亮度、对比度、伽马校正等。以下是一个示例代码，它使用OpenCV库调整图像的对比度：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);
  if (img.empty())
  
    std::cout << "Could not read the image file." << std::endl;
    return -1;
  
  namedWindow("Image");
  imshow("Image", img);
  float alpha = 1.0; // Contrast (1.0 - 3.0)
  int beta = 30; // Brightness (0-100)
  Mat new_img = Mat::zeros(img.size(), img.type());
  for (int y = 0; y < img.rows; y++)
  {
    for (int x = 0; x < img.cols; x++)
    {
      for (int c = 0; c < img.channels(); c++)
      {
        new_img.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>(alpha * img.at<Vec3b>(y, x)[c] + beta);
      }
    }
  }
  namedWindow("New Image");
  imshow("New Image", new_img);
  waitKey(0);
  return 0;
}

在上面的代码中，alpha和beta分别表示对比度和亮度的值。new_img矩阵被初始化为具有与原始图像大小和类型相同的零值矩阵。在循环中，对每个像素按指定对比度和亮度进行计算，并将新像素值赋值给new_img矩阵。最后使用namedWindow和imshow函数显示修改后的图像。

3. 保存图像

通过C++保存图像，需要使用OpenCV或其他图像处理库。可以使用函数将矩阵中的图像数据保存到磁盘上的图像文件中。以下是一个示例代码，它使用OpenCV库将修改后的图像保存到新文件中：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);
  if (img.empty())
  
    std::cout << "Could not read the image file." << std::endl;
    return -1;
  
  namedWindow("Original Image");
  imshow("Original Image", img);
  float alpha = 1.0; // Contrast (1.0 - 3.0)
  int beta = 30; // Brightness (0-100)
  Mat new_img = Mat::zeros(img.size(), img.type());
  for (int y = 0; y < img.rows; y++)
  {
    for (int x = 0; x < img.cols; x++)
    {
      for (int c = 0; c < img.channels(); c++)
      {
        new_img.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>(alpha * img.at<Vec3b>(y, x)[c] + beta);
      }
    }
  }
  namedWindow("New Image");
  imshow("New Image", new_img);
  imwrite("lena_new.jpg", new_img);
  waitKey(0);
  return 0;
}

在上面的代码中，imwrite函数用于将new_img矩阵中的数据保存到lena_new.jpg文件中。

总结：

本文介绍了如何使用C++读取和显示图像，以及如何对图像进行修改和保存。C++中使用图像加载库和图像处理库，可以实现各种图像处理和计算机视觉应用。

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