使用C++和opencv写一段单尺度retinex处理彩色图像最后得到彩色图像的代码

好的，以下是一段示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

Mat singleScaleRetinex(Mat img, double sigma)
{
    Mat img_log, img_exp, img_retinex;
    
    // 将图像转换为对数空间
    log(img + 1, img_log);
    
    // 使用高斯核进行模糊处理
    GaussianBlur(img_log, img_exp, Size(0, 0), sigma);
    
    // 计算Retinex响应
    img_retinex = img_log - img_exp;
    
    // 恢复原始图像
    exp(img_retinex, img_retinex);
    
    return img_retinex;
}

Mat multiScaleRetinex(Mat img, vector<double> sigmas)
{
    Mat img_retinex;
    
    // 对每个尺度进行单尺度Retinex处理
    for (double sigma : sigmas)
    {
        Mat img_scale = singleScaleRetinex(img, sigma);
        if (img_retinex.empty())
        {
            img_retinex = img_scale;
        }
        else
        {
            img_retinex += img_scale;
        }
    }
    
    // 对处理后的图像进行归一化
    normalize(img_retinex, img_retinex, 0, 255, NORM_MINMAX);
    
    // 转换为8位无符号整型
    img_retinex.convertTo(img_retinex, CV_8UC1);
    
    // 产生彩色图像
    vector<Mat> channels(3);
    channels[0] = img_retinex;
    channels[1] = img_retinex;
    channels[2] = img_retinex;
    Mat img_color;
    merge(channels, img_color);
    
    // 返回彩色图像
    return img_color;
}

int main()
{
    // 读取彩色图像
    Mat img = imread("test.jpg");
    
    // 对图像进行多尺度Retinex处理
    vector<double> sigmas = {15, 80, 250};
    Mat img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigmas);
    
    // 显示原图像和处理后的图像
    imshow("Original Image", img);
    imshow("Retinex Image", img_retinex);
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用 `singleScaleRetinex` 函数对灰度图像进行单尺度Retinex处理，然后使用 `multiScaleRetinex` 函数对彩色图像进行多尺度Retinex处理。该函数接受两个参数：输入图像和高斯滤波器的标准差列表。在函数内部，我们首先对每个尺度进行单尺度Retinex处理，并将它们相加以得到最终的Retinex响应。接下来，我们对处理后的图像进行归一化和类型转换，最后使用 `merge` 函数将处理后的图像转换为彩色图像。最后，我们将原始图像和处理后的图像显示出来。

请注意，这只是一个示例代码，并不一定适用于所有情况。如果您需要更高级的Retinex处理算法，建议查阅相关文献或使用现有的开源库。