边缘函数自动计算阈值的常见方法是通过Otsu's方法或适应性阈值法。下面是使用OpenCV库中的C++示例代码：

1. Otsu's方法：

#include 
#include 

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);

    // 应用Otsu's方法计算阈值
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(image, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 显示结果
    cv::imshow("Binary Image", binary);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2. 适应性阈值法：

#include 
#include 

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);

    // 应用适应性阈值法计算阈值
    cv::Mat binary;
    cv::adaptiveThreshold(image, binary, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, 11, 4);

    // 显示结果
    cv::imshow("Binary Image", binary);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，我们首先使用cv::imread函数读取输入图像，然后使用cv::threshold函数应用Otsu's方法来计算阈值。另外，我们还使用了cv::adaptiveThreshold函数来应用适应性阈值法计算阈值。最后，使用cv::imshow和cv::waitKey函数来显示和等待用户按键。