在 OpenCV 中，你可以使用 cv::threshold 函数来进行二值化和软阈值操作。下面是一个示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 进行软阈值处理
cv::Mat thresholded;
double threshold_value = 127; // 阈值设定为 127
double max_value = 255; // 最大像素值设定为 255
int threshold_type = cv::THRESH_BINARY; // 使用二进制阈值化方式
cv::threshold(image, thresholded, threshold_value, max_value, threshold_type);
// 显示原始图像和处理后的图像
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Thresholded Image", thresholded);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
这段代码加载一张灰度图像，然后使用 cv::threshold 函数将其进行二值化操作，并显示原始图像和处理后的图像。
请注意，在以上示例中，我们使用了一个固定的阈值（127），根据需要你可以调整阈值来获得不同的效果。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
