读入一幅图像，输出其直方图，选取阈值，分割图像；尝试改变阈值大小，观察分割结果的变化；在一个窗口中输出原图像和提取结果，并给每幅子图像加上标题

下面是Python代码实现：

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

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

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

# 绘制直方图
plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color='r')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

# 分割图像
threshold = 128
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原图像和分割结果
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(122)
plt.imshow(thresh_img, cmap='gray')
plt.title('Thresholded Image')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

这段代码首先读入一幅图像，然后计算其直方图并绘制出来。接着使用cv2.threshold()函数对图像进行二值化分割，得到分割结果。最后使用matplotlib库将原图像和分割结果显示在同一个窗口内，加上标题并展示窗口。