使用cv2，加上简单的界面设计，开发一款小软件，实现读取细胞图像、阈值分割、计算细胞个数等功能。

好的，我了解了你的要求。这个小软件需要使用Python的cv2库来读取细胞图像，并进行阈值分割和计算细胞个数。同时需要加上简单的界面设计来方便用户使用。以下是一个简单的代码示例，可以帮助你实现这个小软件：

import cv2
import numpy as np
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

class CellCounter:
    def __init__(self):
        self.root = tk.Tk()
        self.root.title("Cell Counter")
        self.root.geometry("400x300")
        self.img = None
        self.thresh = None
        self.count = 0
        self.img_label = tk.Label(self.root, text="No image selected")
        self.img_label.pack(pady=10)
        self.btn_select = tk.Button(self.root, text="Select Image", command=self.select_image)
        self.btn_select.pack(pady=10)
        self.btn_count = tk.Button(self.root, text="Count Cells", command=self.count_cells)
        self.btn_count.pack(pady=10)
        self.count_label = tk.Label(self.root, text="Cell Count: 0")
        self.count_label.pack(pady=10)

    def select_image(self):
        path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Image Files", "*.jpg;*.jpeg;*.png;*.bmp")])
        if path:
            self.img = cv2.imread(path)
            self.img_label.config(text="Image: {}".format(path))
            self.thresh = None
            self.count = 0
            self.count_label.config(text="Cell Count: 0")

    def count_cells(self):
        if self.img is None:
            return
        if self.thresh is None:
            gray = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            _, self.thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
        _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        self.count = len(contours)
        self.count_label.config(text="Cell Count: {}".format(self.count))

    def run(self):
        self.root.mainloop()

if __name__ == "__main__":
    app = CellCounter()
    app.run()

这个代码使用了tkinter库来创建一个简单的窗口界面，并添加了“Select Image”和“Count Cells”两个按钮。在选择图像后，点击“Count Cells”按钮会进行阈值分割和计算细胞个数的操作，并在界面上显示结果。

你可以根据你的需要修改代码，并添加更多的功能，比如调整阈值、显示分割后的图像等等。希望这个代码对你有帮助！