图像游程编码是一种用于压缩图像的算法，它可以有效地减少图像的存储空间，同时保持图像的质量。在本文中，我们将使用C++和OpenCV来实现图像游程编码的代码。

首先，我们需要安装OpenCV库，并在代码中引用它们。可以使用以下命令来安装OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，我们需要编写C++代码来实现图像游程编码。下面是一个简单的实现示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
vector<pair<int, int>> runLengthEncoding(Mat image) {
  vector<pair<int, int>> encoding;
  
  int currentPixel = image.at<uchar>(0, 0);
  int count = 1;
  
  for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
      if (image.at<uchar>(i, j) == currentPixel) {
        count++;
      } else {
        encoding.push_back(make_pair(currentPixel, count));
        currentPixel = image.at<uchar>(i, j);
        count = 1;
      }
    }
  }
  
  encoding.push_back(make_pair(currentPixel, count));
  
  return encoding;
}
int main() {
  Mat image = imread("image.jpg", 0);
  
  vector<pair<int, int>> encoding = runLengthEncoding(image);
  
  for (int i = 0; i < encoding.size(); i++) {
    cout << encoding[i].first << " " << encoding[i].second << endl;
  }
  
  return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取了一个灰度图像，然后调用`runLengthEncoding`函数来执行图像游程编码。函数遍历图像的每一个像素，并计算连续像素的数量。当遇到一个不同的像素时，我们将当前像素和它的数量添加到编码中，并更新当前像素和计数。最后，我们将编码打印到控制台上。

为了运行上述代码，我们需要将图像保存为`image.jpg`，并将其与代码放在同一个目录中。然后，我们可以使用以下命令来编译和运行代码：

g++ -o runlengthcoding runlengthcoding.cpp `pkg-config --libs opencv`
./runlengthcoding

运行代码后，我们将在控制台上看到图像的游程编码表示。每一行代表一个编码，其中第一列是像素值，第二列是连续相同像素的数量。

通过使用C++和OpenCV，我们可以很容易地实现图像游程编码。这种编码方法可以极大地减少图像的存储空间，同时保持图像的质量，非常适合在图像压缩和传输方面使用。

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