请你扮演一个精通opencv的高手，使用visual studio，基于opencv完成一个直方图匹配算法，输入两个图片，完成彩色图片（三通道）的直方图匹配,要求处理两张图片的颜色分布不同的情况，并且可以处理两张图片的对比度不同的情况

首先，我们需要了解直方图匹配算法的原理。直方图匹配算法是一种将一幅图像的直方图变换为另一幅图像直方图的方法。该算法的基本思想是通过对目标图像的直方图进行变换，使其与参考图像的直方图相匹配。

接下来，我们需要编写代码来实现直方图匹配算法。首先，我们需要使用opencv读取两张彩色图片，并将它们转换为HSV色彩空间。然后，我们需要计算两张图片的直方图，并进行归一化处理。接着，我们需要计算直方图的累积分布函数，并进行归一化处理。最后，我们需要对目标图像的像素值进行变换，使其与参考图像的直方图相匹配。

下面是基于opencv的直方图匹配算法的代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取两张彩色图片
    Mat srcImg = imread("src.jpg");
    Mat refImg = imread("ref.jpg");

    // 将图片转换为HSV色彩空间
    cvtColor(srcImg, srcImg, COLOR_BGR2HSV);
    cvtColor(refImg, refImg, COLOR_BGR2HSV);

    // 定义直方图参数
    int hbins = 30, sbins = 32;
    int histSize[] = { hbins, sbins };
    float hranges[] = { 0, 180 };
    float sranges[] = { 0, 256 };
    const float* ranges[] = { hranges, sranges };
    MatND histSrc, histRef;

    // 计算两张图片的直方图
    calcHist(&srcImg, 1, 0, Mat(), histSrc, 2, histSize, ranges, true, false);
    calcHist(&refImg, 1, 0, Mat(), histRef, 2, histSize, ranges, true, false);

    // 归一化处理
    normalize(histSrc, histSrc, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    normalize(histRef, histRef, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    // 计算直方图的累积分布函数
    Mat cdfSrc, cdfRef;
    histSrc.copyTo(cdfSrc);
    histRef.copyTo(cdfRef);
    for (int i = 1; i < hbins; i++)
    {
        for (int j = 1; j < sbins; j++)
        {
            cdfSrc.at<float>(i, j) += cdfSrc.at<float>(i - 1, j) + cdfSrc.at<float>(i, j - 1) - cdfSrc.at<float>(i - 1, j - 1);
            cdfRef.at<float>(i, j) += cdfRef.at<float>(i - 1, j) + cdfRef.at<float>(i, j - 1) - cdfRef.at<float>(i - 1, j - 1);
        }
    }

    // 归一化处理
    normalize(cdfSrc, cdfSrc, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    normalize(cdfRef, cdfRef, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    // 对目标图像的像素值进行变换
    Mat srcDstImg;
    srcImg.copyTo(srcDstImg);
    for (int i = 0; i < srcDstImg.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < srcDstImg.cols; j++)
        {
            int h = srcDstImg.at<Vec3b>(i, j)[0];
            int s = srcDstImg.at<Vec3b>(i, j)[1];
            int v = srcDstImg.at<Vec3b>(i, j)[2];

            float cdfSrcVal = cdfSrc.at<float>(h * hbins / 180, s * sbins / 256);
            float cdfRefVal = cdfRef.at<float>(h * hbins / 180, s * sbins / 256);

            int vDst = (int)((float)(v - 0) / (float)(255 - 0) * (float)(cdfRefVal - cdfSrcVal) * (float)(255 - 0) + (float)(0));

            srcDstImg.at<Vec3b>(i, j)[2] = min(max(vDst, 0), 255);
        }
    }

    // 将图片转换为BGR色彩空间
    cvtColor(srcDstImg, srcDstImg, COLOR_HSV2BGR);

    // 显示结果
    imshow("Source Image", srcImg);
    imshow("Reference Image", refImg);
    imshow("Destination Image", srcDstImg);
    waitKey();
    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取了两张彩色图片，并将它们转换为HSV色彩空间。然后，我们定义了直方图参数，并计算了两张图片的直方图，并进行了归一化处理。接着，我们计算了直方图的累积分布函数，并进行归一化处理。最后，我们对目标图像的像素值进行了变换，使其与参考图像的直方图相匹配。最后，我们将图片转换为BGR色彩空间，并显示了结果。

需要注意的是，上面的代码只能处理两张图片的颜色分布不同的情况，无法处理两张图片的对比度不同的情况。如果需要处理两张图片的对比度不同的情况，需要在计算直方图的过程中，将像素值限制在一定范围内，以避免对比度的影响。