写一个用opencv c++实现opencl mali调用gpu加速并于cpu对比

好的，以下是一个简单的示例程序，使用 OpenCV C++ 接口实现了 OpenCL Mali GPU 加速，并与 CPU 进行了比较：

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

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {

    // 读取图像
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cout << "Failed to read image." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 将图像转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 创建 OpenCL 上下文
    cv::ocl::Context context = cv::ocl::Context::getDefault();
    if (!context.ptr()) {
        std::cout << "Failed to create OpenCL context." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建 OpenCL 设备
    cv::ocl::Device device = cv::ocl::Device::getDefault();
    if (!device.available()) {
        std::cout << "Failed to create OpenCL device." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 指定使用 OpenCL 加速
    cv::ocl::setUseOpenCL(true);

    // 将计算任务放到 GPU 上执行
    cv::UMat dst;
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE(2.0, cv::Size(8, 8));
    clahe->apply(gray, dst);

    // 将结果拷贝回 CPU
    Mat result = dst.getMat(ACCESS_READ);

    // 使用 CPU 进行比较
    Mat cpu_result;
    cv::Ptr<cv::CLAHE> cpu_clahe = cv::createCLAHE(2.0, cv::Size(8, 8));
    cpu_clahe->apply(gray, cpu_result);

    // 比较 CPU 和 GPU 的结果
    double error = norm(result, cpu_result, NORM_L2);
    std::cout << "Error: " << error << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，首先读入一张图片并将其转换为灰度图像。然后，创建 OpenCL 上下文和设备，并指定使用 OpenCL 加速。接着，将计算任务放到 GPU 上执行，并将结果拷贝回 CPU。最后，使用 CPU 进行比较，并输出比较结果。

注意，在上面的示例代码中，我们使用了 `cv::UMat` 函数来创建一个能够跨平台运行的 `cv::Mat` 对象，并使用 `ACCESS_READ` 参数获取其 CPU 内存中的数据。另外，我们使用 `cv::norm` 函数计算 CPU 和 GPU 的结果之间的差异。