将图像缓冲区映射到 A72 地址空间后，目标内核可以使用标准 C 代码执行应用特定的图像处理。在本例中，使用一个简单的阈值操作来演示在进程回调中实现算法的位置。

阈值操作将每个输入像素与用户定义的阈值进行比较。大于阈值的像素被分配最大强度值 (255)，而所有其他像素被分配为 0。该算法特意设计得简单，以便重点关注定制 OpenVX 节点的总体开发流程，而不是图像处理算法本身。

/* Read each input pixel */
pixel = src_row[x];
/* Compare the pixel against the threshold */
if (pixel > threshold) {
    /* Write the foreground value */
    dst_row[x] = 255;
}
else {
    /* Write the background value */
    dst_row[x] = 0;
}

使用上一节中所述的图像寻址信息计算输入和输出行指针。获得行指针后，可以使用标准数组索引来访问各个像素，从而能够以与传统 C 应用相同的方式实现图像处理算法。

尽管此示例实现了阈值操作，但对于其他基于 CPU 的图像处理算法，整体开发框架保持不变。前面几节中描述的主机内核实现、目标内核注册和图像缓冲区访问可以重复使用，无需修改。在大多数情况下，只需替换进程回调内算法特定的像素处理代码。

例如，同一个框架可用于实现图像滤波、颜色空间转换、边缘检测、特征提取、AI 预处理，或其他自定义图像处理功能。通过将框架特定实现与算法本身分离，开发人员可以高效地创建新的基于 A72 的 OpenVX 内核，同时可重复使用相同的主机和目标内核基础设施。