c++对大尺寸图像增强并且不缺失细节，给出代码

在C++中，处理大尺寸图像并进行增强通常需要结合图像处理库，如OpenCV。为了保持细节并在处理大图像时效率较高，可以使用分块处理（Tile-based processing）和适当的数据结构（如Mat或vector容器）。下面是一个简单的例子，展示了如何使用OpenCV进行图像金字塔降采样（增加模糊效果），然后恢复到原始大小：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

void enhanceAndMaintainDetails(Mat& srcImage, Mat& enhancedImage) {
    // 创建一个与源图像相同的空矩阵用于结果
    int blockSize = 8; // 可调整的块大小，增大可以提高速度，减小会保留更多细节
    int tileSize = blockSize * blockSize;
    
    // 分块处理
    for (int y = 0; y < srcImage.rows; y += tileSize) {
        for (int x = 0; x < srcImage.cols; x += tileSize) {
            // 获取当前处理的块
            Rect roi(x, y, tileSize, tileSize);
            Mat block = srcImage(roi);

            // 对每个块应用模糊或其他增强操作
            GaussianBlur(block, block, Size(blurSize, blurSize), 0); // 示例：高斯模糊

            // 将处理后的块放回原位置
            enhancedImage(roi) = block;
        }
    }

    // 如果需要，可以进一步优化内存使用，例如只在必要时创建块
}

int main() {
    // 加载大图像
    Mat src(srcPath, imreadModes::IMREAD_COLOR);
    if (!src.data) {
        std::cout << "Error loading image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 调用函数增强并维护细节
    Mat enhanced;
    enhanceAndMaintainDetails(src, enhanced);

    // 存储增强后的图像
    imwrite(dstPath, enhanced);

    return 0;
}