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图像分割，顾名思义就是根据某些规则将图片分成若干特定的、具有独特性质的区域，并抽取出感兴趣的目标。 图像分割子领域图，主要包括以下几种： 语义分割：对于张图像，分割出所有的目标（包括背景，但对于同类别的目标，无法区别不同个体。


例如，你可以将与猫相关的所有像素分离出来，并将它们涂成绿色。这也被称为预测，因为预测了每个像素的含义。 ) 实例分割：将图像中除背景之外的所有目标分割出来，并且可以区分同类别下的不同个体。例如，下。


) 全景分割：在实例分割的基础上，可以分割出背景目标。 图像 语义分割 俄罗斯电话号码 实例分割 全景分割 图片来源网络 深度学习使用的算法传统的图像分割在效率上不如深度学习技术，因为它们使用严格的算法，需要人工干预和专业知识，主要包括： 基于阈值：将图像分割为前景和背景。


指定的阈值将像素分为两个级别之，以隔离对象。阈值化将灰度图像转换为二值图像或将彩色图像的较亮和较暗像素进行区分。 基于- 聚类：算法识别数据中的组，变量表示组的数量。该算法根据特征相似性将每个数据点（或像素分配到其中组。