图像分割常用方法
图像分割常用的方法主要有以下几种：
1. 基于阈值的分割方法：通过设置一个或多个阈值来将图像中的像素分为不同的类别，计算简单、运算效率较高、速度快。
2. 基于区域的分割方法：将图像分割为若干个具有相似性质或特征的区域，可以更好地处理纹理复杂、颜色变化大的图像。
3. 基于边缘的分割方法：利用图像中的边缘信息将图像分割为不同的区域，能够有效地提取出图像中物体的轮廓，对于复杂图像分割效果较好。
4. 基于聚类的分割方法：将图像中的像素聚类为不同的类别，能够有效地处理噪声干扰和背景复杂的问题，对于图像分割效果比较好。
5. 基于深度学习的分割方法：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分割方法逐渐兴起，能够自动学习特征，对于一些复杂的图像分割任务效果明显优于传统方法。
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