C++和OpenCV是两个非常流行的开发工具，能够轻松处理图像和视频。通过它们，可以方便地展示图像序列，该过程包括加载、处理和显示。这篇文章将介绍如何使用C++和OpenCV来展示图像序列。

首先，需要准备环境并安装OpenCV。可以从官方网站下载相应的OpenCV版本，并按照其说明进行安装。安装完成后，通过添加相应的OpenCV头文件和库文件到C++项目中，就可以开始编写展示图像序列的程序了。

首先，需要加载图像序列。在OpenCV中，可以使用cv::imread()函数来加载单个图像。但是，如果需要加载多个图像，可以使用for循环，遍历文件夹中的所有图像并将它们存储在一个向量或数组中。以下是一个示例代码，将所有图像存储在一个向量中：

std::vector<cv::Mat> images;
for (int i = 1; i <= num_images; i++)
{   
  std::stringstream ss;   
  ss << "image_" << i << ".png";   
  cv::Mat img = cv::imread(ss.str(), cv::IMREAD_COLOR);   
  images.push_back(img);
}

在上面的代码中，将通过for循环加载文件夹中的每个图像。使用stringstream来生成图像文件名，然后通过cv::imread()函数加载该图像文件，并将它添加到向量中。

接下来，需要处理图像序列。可以使用各种OpenCV函数来处理图像，例如调整对比度、锐化、裁剪等。以下是一些示例代码，处理图像序列：

for (int i = 0; i < num_images; i++)
{ 
  cv::Mat img = images[i]; 
  cv::Mat grayImg; 
  cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); 
  cv::equalizeHist(grayImg, grayImg); 
  cv::GaussianBlur(grayImg, grayImg, cv::Size(5, 5), 1, 1); 
  images[i] = grayImg;
}

在上面的代码中，将使用cv::cvtColor()函数将图像转换为灰度图像，然后使用cv::equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化，最后应用高斯模糊，并存储处理后的图像。

最后，需要显示处理后的图像序列。可以使用cv::imshow()函数来显示图像。以下是一些示例代码，显示图像序列：

for (int i = 0; i < num_images; i++)
{   
  cv::Mat img = images[i];   
  cv::imshow("Image", img);   
  cv::waitKey(30);
}

在上面的代码中，将使用循环显示每个图像，并在每张图像前等待30毫秒。通过按下任意键来关闭窗口。需要注意的是，必须使用cv::waitKey()函数来等待用户输入，这会启动事件循环并显示图像。

在本文中，介绍了如何使用C++和OpenCV来展示图像序列。需要准备OpenCV环境，加载图像序列并进行处理，最后显示图像序列。这是对C++和OpenCV的基本使用，但仅限于展示图像序列，对于其他应用场景还需要多做探索。

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