根据基本全局阈值算法的基本思想，编写函数basic_threshold，并任意读取一幅医学图像测试代码。请对比显示原始图像及分割结果，分割结果的小标题为最后的阈值。

以下是基于Python实现的basic_threshold函数：

import cv2

def basic_threshold(img, threshold):
    # 将图像转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return thresh

其中，img为待处理的原始图像，threshold为基本全局阈值算法中的阈值。

以下是测试代码：

import cv2

# 读取医学图像
img = cv2.imread('medical_image.jpg')

# 对原始图像进行分割处理
threshold = 127
seg_img = basic_threshold(img, threshold)

# 显示原始图像及分割结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Segmented Image (Threshold={})'.format(threshold), seg_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，'medical_image.jpg'为待处理的医学图像文件名，可以根据实际情况进行修改。

运行以上代码，即可显示原始图像及基于基本全局阈值算法的分割结果。