3. 对图片2.jpg进行阈值分割，可结合图像的直方图分析阈值选择。

阈值分割是一种常用的图像分割方法，可以将图像分成具有不同特征的两部分。在这个任务中，我们需要对图像2.jpg进行阈值分割，并结合图像直方图进行阈值的选择。

以下是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

# 显示图像直方图
plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color='r')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

# 使用Otsu算法自动选择阈值
ret, threshold = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示阈值分割结果
cv2.imshow('Threshold Segmentation', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码首先读取图像，并计算了图像的直方图。接着使用Matplotlib库将直方图显示出来。然后使用Otsu算法自动选择阈值，并对图像进行阈值分割。最后将阈值分割的结果显示出来。

需要注意的是，Otsu算法是一种基于图像直方图的自适应阈值选择方法，可以自动选择一个合适的阈值进行分割。在这个示例代码中，我们将阈值选择的过程交给了Otsu算法进行处理。