请你用C++写AR夜视智能眼镜所涉及的硬件控制的代码，并作为一个函数来使用

AR夜视智能眼镜涉及到的硬件控制通常包括摄像头、光源增强模块、以及可能的传感器数据处理。在C++中，由于实际硬件操作通常通过底层API（如Windows API、OpenCV库等）来完成，这里我会提供一个简化示例，展示如何创建一个模拟函数来控制摄像头：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <windows.h> // 使用Windows API

// 模拟函数，用于启动摄像头并获取图像
cv::Mat getNightVisionImage() {
    cv::VideoCapture camera(0); // 假设默认摄像头序号为0
    if (!camera.isOpened()) {
        std::cerr << "Error opening camera." << std红外线增强部分可以考虑使用OpenCV的高光抑制或者自适应阈值算法，但这部分代码会依赖具体的硬件驱动和算法实现，这里仅作演示：
        cv::Mat enhanced;
        cv::cvtColor(camera.read(), enhanced, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::threshold(enhanced, enhanced, 50, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU); // 简单的降噪和增强
        return enhanced;
    }

    cv::Mat frame, nightVisionFrame;
    while (true) {
        camera >> frame; // 获取原始帧
        cv::cvtColor(frame, nightVisionFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度

        // 这里你可以添加光源增强算法，例如：
        // cv::Laplacian(nightVisionFrame, nightVisionFrame, CV_8U); // 对比度增强
        // 或者更复杂的算法...

        // 为了节省资源，我们可以选择每秒只更新一次增强后的图像
        if (cv::getTickCount() - lastUpdate >= 1000 * 1000 / fps) {
            lastUpdate = cv::getTickCount();
            return nightVisionFrame; // 返回增强后的帧
        }
    }
}

// 可能需要的全局变量和定时器
unsigned long lastUpdate = cv::getTickCount(); // 上次更新的时间戳
int fps = 30; // 设定刷新频率

//