VC++（Visual C++）是微软公司开发的一款面向对象的高级程序设计语言，其集成开发环境（IDE）提供了丰富的图形界面设计工具，非常适合Windows平台下的软件开发。而OpenCV（Open Source Computer Vision）则是一个计算机视觉、机器学习和图像处理领域的开源库，支持多种编程语言，如C++、Python等。结合起来，VC++与OpenCV可以很好地实现图像处理和计算机视觉方面的任务。

VC++与OpenCV的配合可以应用于许多领域，例如医学图像处理、自动车辆驾驶、安防监控等。下面以医学图像处理为例，介绍VC++与OpenCV的开发流程和关键技术。

首先，需要创建一个VC++工程并设置OpenCV的编译环境，这个过程可以在Visual Studio中完成。在解决方案资源管理器中右击工程名称，打开属性管理器，选择VC++目录，将OpenCV的bin目录、include目录和lib目录添加到包含目录、库目录和可执行文件目录中。

其次，需要添加OpenCV的库文件。在解决方案资源管理器中右击工程名称，选择属性管理器，进入链接器->输入，将opencv_world451d.lib(或opencv_world451.lib)添加到附加依赖项中，这里的451是OpenCV的版本号。

然后，就可以使用OpenCV的各种函数了。例如，利用OpenCV的cv::imread函数读取图像，再利用cv::putText函数在图像上添加文字，最后利用cv::imwrite函数保存图像，下面是相关代码：

cv::Mat img = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_COLOR); //读取图像

cv::putText(img, "Hello, OpenCV!", cv::Point(50,50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0,255,0), 2); //在图像上添加文字

cv::imwrite("output.png", img); //保存图像

以上代码演示了如何利用OpenCV的图像读取、文字添加和图像保存功能，这些基本操作可以应用于许多图像处理或计算机视觉的任务中。当然，在实际开发中，需要深入了解OpenCV的各种函数和数据结构，才能更好地发挥其功能。

总的来说，VC++与OpenCV的开发配合非常适合于图像处理和计算机视觉方面的任务，可以帮助开发者更快速地实现各种算法和应用。当然，开发过程中需要注意调试和性能优化等问题，才能真正实现高效和稳定的应用。

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