以下是一个示例代码，用于实现按像素值分割图像：

import cv2
import numpy as np

def segment_image(image_path, threshold):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 将图像转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对图像进行二值化处理
    _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 对二值化图像进行连通域分析
    _, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity=8)
    
    # 创建一个与原始图像相同大小的空白图像
    segmented_image = np.zeros_like(image)
    
    # 根据连通域的标签值将像素值分配给相应的区域
    for label in range(1, np.max(labels)+1):
        segmented_image[labels == label] = np.random.randint(0, 256, 3)
    
    return segmented_image

# 设置阈值
threshold = 128

# 图像路径
image_path = 'image.jpg'

# 分割图像
segmented_image = segment_image(image_path, threshold)

# 显示原始图像和分割图像
cv2.imshow('Original Image', cv2.imread(image_path))
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此示例代码使用Python的OpenCV库来处理图像。代码中的segment_image函数将图像路径和阈值作为输入，并返回分割后的图像。在主函数中，我们设置了阈值，并调用segment_image函数来获取分割图像。然后，我们使用cv2.imshow函数显示原始图像和分割图像。最后，使用cv2.waitKey函数等待用户按下键盘上的任意键，然后使用cv2.destroyAllWindows函数关闭窗口。