用opencv 的CUDA实现msr 图像增强 用c++写

首先，你需要安装并配置好 OpenCV 和 CUDA。

接下来，你可以使用以下代码实现 MSR 图像增强：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取图像
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (src.empty()) {
        cerr << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 将图像转换为 CUDA 格式
    cuda::GpuMat d_src(src);
    cuda::GpuMat d_dst;

    // 计算图像的均值和标准差
    Scalar mean, stddev;
    cuda::cvtColor(d_src, d_dst, COLOR_BGR2GRAY);
    cuda::meanStdDev(d_dst, mean, stddev);

    // 对图像进行 MSR 增强
    cuda::subtract(d_src, mean, d_dst);
    cuda::multiply(d_dst, 128.0 / stddev.val[0], d_dst);
    cuda::add(d_dst, Scalar(128, 128, 128), d_dst);

    // 将 CUDA 格式的图像转换为 Mat 格式
    Mat dst(d_dst);

    // 显示原图和增强后的图像
    namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Enhanced Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original Image", src);
    imshow("Enhanced Image", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先读取了一张测试图片，然后将其转换为 CUDA 格式。接下来，我们使用 `cuda::cvtColor` 函数将图像转换为灰度图。然后，我们使用 `cuda::meanStdDev` 函数计算图像的均值和标准差。最后，我们使用 `cuda::subtract`、`cuda::multiply` 和 `cuda::add` 函数对图像进行 MSR 增强。最后，我们将增强后的 CUDA 格式的图像转换为 Mat 格式，并显示原图和增强后的图像。

需要注意的是，由于 MSR 图像增强是一种比较耗时的操作，因此在处理大型图像时可能会出现性能问题。为了解决这个问题，可以考虑将图像分成多个小块进行处理，或者使用更高级的算法。