在OpenCV中，adaptiveThreshold函数用于自适应阈值化处理。下面是使用C++编写的示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("image.jpg", 0); // 读取灰度图像
Mat dst;
adaptiveThreshold(image, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);
imshow("Original Image", image);
imshow("Adaptive Thresholded Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
在上述示例中，我们首先读取了一个灰度图像（可以替换为你自己的图像路径）。然后使用adaptiveThreshold函数进行自适应阈值化处理。该函数接受以下参数：
- 输入图像
- 输出图像
- 最大阈值（通常设置为255）
- 自适应方法（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示基于均值的自适应方法）
- 阈值类型（THRESH_BINARY表示二进制阈值化）
- 块大小（指定计算每个小块的阈值时要考虑的邻域大小，必须为奇数）
- 均值或加权平均减去常数
最后，我们显示原始图像和经过自适应阈值化处理后的图像。
希望这个示例能对你有所帮助！
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)
