要通過C++ Halcon實現視頻流的實時處理，可以按照以下步驟進行：

1. 導入Halcon庫：首先需要在項目中導入Halcon的頭文件和庫文件，以便能夠調用Halcon的函數進行圖像處理。

2. 創建圖像處理流程：使用Halcon的函數，定義圖像處理的流程，包括讀取視頻流、圖像處理、顯示處理結果等步驟。

3. 實時處理視頻流：通過循環不斷地讀取視頻流的幀，對每一幀進行圖像處理，然后顯示處理結果。可以使用Halcon提供的函數來進行圖像處理，如圖像濾波、邊緣檢測、形狀匹配等操作。

4. 釋放資源：在處理完成后，記得釋放相關資源，如關閉視頻流、釋放內存等操作。

以下是一個簡單的示例代碼，用于實時處理視頻流并顯示處理結果：

#include "HalconCpp.h"
#include <iostream>

using namespace HalconCpp;

int main() {
    HObject ho_Image, ho_GrayImage, ho_Edges;
    HTuple hv_Width, hv_Height;

    // 打開視頻流
    HDevWindowStack::Push(HTuple("window"));
    HTuple hv_AcqHandle;
    OpenFramegrabber("DirectShow", 1, 1, 0, 0, 0, 0, "default",
                      -1, "default", -1, "default",
                      "default", "false", "default", &hv_AcqHandle);
    GrabImage(&ho_Image, hv_AcqHandle);
    GetImageSize(ho_Image, &hv_Width, &hv_Height);

    // 創建灰度圖像
    Rgb1ToGray(ho_Image, &ho_GrayImage);

    // 邊緣檢測
    EdgesSubPix(ho_GrayImage, &ho_Edges, "canny", 1, 20, 40);

    // 顯示處理結果
    SetPartWindow(0, 0, hv_Height - 1, hv_Width - 1);
    DispObj(ho_Edges, HDevWindowStack::GetActive());

    // 實時處理視頻流
    while (true) {
        GrabImage(&ho_Image, hv_AcqHandle);
        Rgb1ToGray(ho_Image, &ho_GrayImage);
        EdgesSubPix(ho_GrayImage, &ho_Edges, "canny", 1, 20, 40);
        ClearWindow(HDevWindowStack::GetActive());
        DispObj(ho_Edges, HDevWindowStack::GetActive());
    }

    // 釋放資源
    CloseFramegrabber(hv_AcqHandle);
    HDevWindowStack::CloseAll();

    return 0;
}

請注意，以上示例代碼僅為演示目的，實際應用中可能需要根據具體需求進行更加復雜的圖像處理操作。同時，為了實現更流暢的實時處理，可能需要對代碼進行優化，以提高處理速度。