使用C++和OpenCV库实现图像模糊效果的简单示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取输入图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");

    // 创建一个与输入图像大小相同的模糊图像
    cv::Mat blurredImage;
    blurredImage.create(image.size(), image.type());

    // 定义模糊半径
    int blurRadius = 5;

    // 对输入图像进行模糊处理
    cv::blur(image, blurredImage, cv::Size(blurRadius, blurRadius));

    // 显示原图像和模糊图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Blurred Image", blurredImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码使用了OpenCV库，需要确保已正确安装并配置好该库。通过调用cv::blur函数，可以对输入图像进行均值模糊处理。通过调整blurRadius变量的值，可以控制模糊的程度。

请注意，你需要将代码中的"input.jpg"替换为你自己的输入图像路径。

使用C++和SFML库创建粒子效果的简单示例代码：

#include <SFML/Graphics.hpp>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

struct Particle {
    sf::Vector2f position;
    sf::Vector2f velocity;
    sf::Color color;
    float lifespan;
};

int main() {
    // 创建窗口
    sf::RenderWindow window(sf::VideoMode(800, 600), "Particle Effect");
    
    // 设置随机数种子
    std::srand(std::time(nullptr));
    
    // 创建粒子容器
    std::vector<Particle> particles;
    
    // 循环更新和绘制粒子效果
    while (window.isOpen()) {
        sf::Event event;
        while (window.pollEvent(event)) {
            if (event.type == sf::Event::Closed)
                window.close();
        }
        
        // 创建新粒子
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            Particle particle;
            particle.position = sf::Vector2f(400, 300);
            particle.velocity = sf::Vector2f((std::rand() % 200) - 100, (std::rand() % 200) - 100);
            particle.color = sf::Color(std::rand() % 255, std::rand() % 255, std::rand() % 255);
            particle.lifespan = 1.0f;
            particles.push_back(particle);
        }
        
        // 更新粒子状态
        for (auto& particle : particles) {
            particle.position += particle.velocity * 0.01f;
            particle.lifespan -= 0.01f;
        }
        
        // 移除过期粒子
        particles.erase(
            std::remove_if(particles.begin(), particles.end(),
                           [](const Particle& p) { return p.lifespan <= 0; }),
            particles.end());
        
        // 清空窗口
        window.clear();
        
        // 绘制粒子
        for (const auto& particle : particles) {
            sf::CircleShape shape(5.f);
            shape.setPosition(particle.position);
            shape.setFillColor(particle.color);
            window.draw(shape);
        }
        
        // 显示窗口内容
        window.display();
    }
    
    return 0;
}

这段代码使用了SFML库来创建窗口和绘制粒子效果。在主循环中，我们不断创建新的粒子并更新它们的位置和寿命。每帧都会清空窗口并重新绘制所有粒子，然后显示窗口内容。

请确保已正确安装并链接SFML库。你可以根据需要调整窗口大小、粒子数量和粒子的初始位置、速度、颜色等参数。

使用C++和OpenGL库创建火焰效果的简单示例代码：

#include <GL/glut.h>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

const int WINDOW_WIDTH = 800;
const int WINDOW_HEIGHT = 600;

struct Particle {
    float x, y;
    float vx, vy;
    float size;
    float lifespan;
};

std::vector<Particle> particles;

void init() {
    glClearColor(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity();
    gluOrtho2D(0, WINDOW_WIDTH, 0, WINDOW_HEIGHT);
    glPointSize(3.0f);
}

void display() {
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
    glLoadIdentity();

    for (const Particle& particle : particles) {
        glColor3f(1.0f, particle.lifespan, 0.0f);
        glBegin(GL_POINTS);
        glVertex2f(particle.x, particle.y);
        glEnd();
    }

    glFlush();
}

void update(int value) {
    // 创建新粒子
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        Particle particle;
        particle.x = WINDOW_WIDTH / 2;
        particle.y = 0.0f;
        particle.vx = (std::rand() % 200 - 100) / 100.0f;
        particle.vy = (std::rand() % 200) / 100.0f;
        particle.size = 1.0f;
        particle.lifespan = 1.0f;
        particles.push_back(particle);
    }

    // 更新粒子状态
    for (auto& particle : particles) {
        particle.x += particle.vx;
        particle.y += particle.vy;
        particle.vx += 0.01f * (std::rand() % 200 - 100) / 100.0f;
        particle.vy += 0.01f * (std::rand() % 200) / 100.0f;
        particle.size -= 0.01f;
        particle.lifespan -= 0.001f;
    }

    // 移除过期粒子
    particles.erase(
        std::remove_if(particles.begin(), particles.end(),
                       [](const Particle& p) { return p.lifespan <= 0; }),
        particles.end());

    glutPostRedisplay();
    glutTimerFunc(16, update, 0);
}

int main(int argc, char** argv) {
    glutInit(&argc, argv);
    glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGB);
    glutInitWindowSize(WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT);
    glutCreateWindow("Fire Effect");

    init();
    glutDisplayFunc(display);
    glutTimerFunc(0, update, 0);
    glutMainLoop();

    return 0;
}

这段代码使用了OpenGL库和GLUT库来创建窗口和绘制火焰效果。在主函数中，我们使用glutInit函数初始化窗口，并设置窗口大小、清除颜色和投影矩阵。然后，我们在display函数中绘制各个粒子，并在update函数中循环更新粒子的位置、速度、大小和寿命。我们使用glutPostRedisplay函数来标记窗口需要重新绘制。最后，通过glutMainLoop函数来进入事件循环，执行窗口的消息处理和渲染。

请确保已正确安装和设置OpenGL和GLUT库。你可以根据需要调整窗口大小、粒子数量和粒子的初始位置、速度、大小、颜色等参数。

使用C++和OpenCV库实现图像滤镜效果的简单示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取输入图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");

    // 创建一个与输入图像大小相同的滤镜图像
    cv::Mat filteredImage;
    filteredImage.create(image.size(), image.type());

    // 定义滤镜效果参数
    double brightness = 1.5;
    double contrast = 0.8;

    // 对输入图像进行滤镜处理
    cv::Mat adjustedImage;
    image.convertTo(adjustedImage, -1, contrast, brightness);

    // 显示原图像和滤镜图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Filtered Image", adjustedImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码使用了OpenCV库，需要确保已正确安装并配置好该库。通过调整brightness和contrast变量的值，可以实现对图像的亮度和对比度进行调整。

请注意，你需要将代码中的"input.jpg"替换为你自己的输入图像路径。

使用C++和OpenCV库实现人脸识别和表情识别的高级示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/face.hpp>

int main() {
    // 加载人脸检测器和表情识别模型
    cv::CascadeClassifier faceDetector;
    faceDetector.load("haarcascade_frontalface_default.xml");

    cv::Ptr<cv::face::Facemark> facemark = cv::face::FacemarkLBF::create();
    facemark->loadModel("lbfmodel.yaml");

    // 读取输入图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 检测人脸
    std::vector<cv::Rect> faces;
    faceDetector.detectMultiScale(grayImage, faces);

    // 对每个人脸进行表情识别
    for (const auto& face : faces) {
        std::vector<cv::Point2f> landmarks;
        bool success = facemark->fit(grayImage, faces, landmarks);

        if (success) {
            // 绘制人脸矩形框
            cv::rectangle(image, face, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

            // 绘制人脸关键点
            for (const auto& landmark : landmarks) {
                cv::circle(image, landmark, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
            }

            // 进行表情识别
            // ...

            // 显示表情结果
            // ...
        }
    }

    // 显示原图像和人脸识别结果
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码使用了OpenCV库中的人脸检测器和表情识别模型。需要确保已正确安装并配置好OpenCV库，同时还需要下载人脸检测器和表情识别模型。人脸检测器使用haarcascade_frontalface_default.xml文件，表情识别模型使用lbfmodel.yaml文件，你可以在OpenCV官方文档中找到相关下载链接。

代码首先读取输入图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，通过人脸检测器检测输入图像中的人脸位置，并通过表情识别模型识别人脸的关键点。在成功获取人脸关键点之后，代码会绘制人脸矩形框和关键点，并进行进一步的表情识别处理。

请注意，你需要将代码中的"input.jpg"替换为你自己的输入图像路径，并将人脸检测器和表情识别模型文件路径设置为正确的位置。另外，对于表情识别的具体实现和显示表情结果部分，代码只是给出了一个框架，你需要根据自己的实际需求进行进一步的开发和完善。

使用C++和OpenGL库实现水波特效的高级示例代码：

#include <GL/glut.h>
#include <cmath>
#include <vector>

const int WINDOW_WIDTH = 800;
const int WINDOW_HEIGHT = 600;

struct WaterDrop {
    float x, y;
    float radius;
    float amplitude;
    float frequency;
    float phase;
};

std::vector<WaterDrop> waterDrops;

void initializeDrops() {
    // 创建多个水滴并设置其属性
    WaterDrop drop1;
    drop1.x = WINDOW_WIDTH / 2;
    drop1.y = WINDOW_HEIGHT / 2;
    drop1.radius = 100.0f;
    drop1.amplitude = 40.0f;
    drop1.frequency = 0.01f;
    drop1.phase = 0.0f;

    WaterDrop drop2;
    drop2.x = WINDOW_WIDTH / 2 + 150;
    drop2.y = WINDOW_HEIGHT / 2;
    drop2.radius = 50.0f;
    drop2.amplitude = 20.0f;
    drop2.frequency = 0.02f;
    drop2.phase = 1.0f;

    waterDrops.push_back(drop1);
    waterDrops.push_back(drop2);
}

void init() {
    glClearColor(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity();
    gluOrtho2D(0, WINDOW_WIDTH, 0, WINDOW_HEIGHT);
    glPointSize(1.0f);

    initializeDrops();
}

void display() {
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
    glLoadIdentity();

    // 绘制水波效果
    for (const WaterDrop& drop : waterDrops) {
        glBegin(GL_POINTS);
        for (int x = 0; x < WINDOW_WIDTH; ++x) {
            for (int y = 0; y < WINDOW_HEIGHT; ++y) {
                // 计算每个像素的高度值
                float distance = std::sqrt(std::pow(x - drop.x, 2) + std::pow(y - drop.y, 2));
                float height = drop.amplitude * std::sin(2 * M_PI * drop.frequency * distance - drop.phase);
                float normalizedHeight = (height + drop.amplitude) / (2 * drop.amplitude);

                // 根据高度值绘制像素点
                glColor3f(normalizedHeight, normalizedHeight, 1.0f);
                glVertex2f(x, y);
            }
        }
        glEnd();
    }

    glFlush();
}

void update(int value) {
    // 更新水滴的相位，让水波动起来
    for (WaterDrop& drop : waterDrops) {
        drop.phase += 0.1f;
    }

    glutPostRedisplay();
    glutTimerFunc(16, update, 0);
}

int main(int argc, char** argv) {
    glutInit(&argc, argv);
    glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGB);
    glutInitWindowSize(WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT);
    glutCreateWindow("Water Ripple Effect");

    init();
    glutDisplayFunc(display);
    glutTimerFunc(0, update, 0);
    glutMainLoop();

    return 0;
}

该示例代码使用了OpenGL库创建窗口并实现水波特效。在initializeDrops函数中，我们创建了两个水滴，并设置了它们的位置、半径、振幅、频率和相位。在display函数中，我们通过循环计算每个像素点的高度值，并将高度值映射到颜色上，从而实现水波效果的绘制。在update函数中，我们通过更新水滴的相位来让水波动起来。最后，通过使用glutMainLoop函数进行事件循环，实现窗口的消息处理和渲染。

请确保已正确安装和设置OpenGL库，并根据需要调整窗口大小和水滴的属性。你可以尝试添加更多的水滴，或修改水滴的位置、半径、振幅、频率和相位等参数以获得不同的水波效果。