这是用python展开的解释，可以用C++吗

当然可以！以下是在C++中使用OpenCV进行适应阈值化的示例代码，包括对adaptiveMethod参数的设置：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    int maxValue = 255;
    int blockSize = 11;
    double C = 2.0;

    cv::Mat thresholdImage;
    cv::adaptiveThreshold(image, thresholdImage, maxValue, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, blockSize, C);

    cv::imshow("Threshold Image", thresholdImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，我们使用了`cv::adaptiveThreshold`函数来进行适应阈值化。你可以根据需要将`cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`替换为`cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`来选择适应阈值的方法。其他参数如`maxValue`、`blockSize`和`C`也可以根据需求进行调整。

这段C++代码与之前提供的Python示例代码的原理和作用是一样的。它使用适应阈值化方法根据像素的邻域信息来计算每个像素的阈值，并将图像二值化为黑白图像。

请确保在使用此示例代码时，已经正确安装并链接了OpenCV库，并且在代码中添加了适当的头文件。