cv2.threshold的作用

`cv2.threshold`是OpenCV（Computer Vision Library）中的一个重要函数，它用于二值化图像，即将灰度图像转换为只有两个值（通常是0和255或黑和白）的图像。这个过程对于图像处理和计算机视觉任务至关重要，比如物体检测、边缘检测、特征提取等。

该函数的基本语法如下：

cv2.threshold(src, threshold, maxval, type, dst=None, mask=None, blockSize=3, Cnt=2)

参数解释：
- `src`：输入的灰度图像数组。
- `threshold`：阈值，像素值超过此阈值的像素会被设置为`maxval`，否则为0（如果`type`是CV_8U）或指定的另一个值（如CV_THRESH_BINARY_INV）。
- `maxval`：当`src`像素值大于`threshold`时，输出的像素值。
- `type`：阈值比较类型，如`CV_THRESH_BINARY`（二值化）、`CV_THRESH_BINARY_INV`（反向二值化）、`CV_THRESH_TRUNC`（截断）等。
- `dst`：可选的输出图像数组，如果没有提供，将直接在原地修改`src`数组。
- `mask`：可选的掩码数组，仅对掩码内的像素进行阈值操作。
- `blockSize`：内核大小，通常用于均值滤波以平滑阈值过程。
- `Cnt`：阈值计算方法，1为简单的阈值比较，2为连续阈值比较（即像素值连续高于阈值才会变色）。

使用`cv2.threshold`后，你可以根据需要提取出图像中的关键区域，便于后续分析和处理。相关问题：
1. `cv2.threshold`如何决定像素是否二值化？
2. 在什么情况下会使用`blockSize`参数？
3. 如何根据应用场景选择`type`参数的不同阈值比较方式？