图像分割入门教程 🎯

图像分割是计算机视觉中的核心任务，旨在将图像中每个像素分类为特定对象或区域。以下是关键知识点梳理：

一、基础概念

图像分割可分为：

• 语义分割（Semantic Segmentation）：识别图像中所有对象，如将道路、行人等分类
• 实例分割（Instance Segmentation）：区分不同实例，如识别多只猫
• 边缘检测（Edge Detection）：提取物体轮廓，常用于传统方法

💡 提示：分割精度取决于数据标注质量和算法选择，建议使用COCO或Cityscapes数据集进行训练

二、常用技术

传统方法

• 阈值分割：基于像素灰度值划分
• 边缘检测：Canny算法、Sobel算子
• 区域生长：通过种子点扩展区域

深度学习方法

• U-Net：经典的编码-解码结构，广泛用于医学图像
• Mask R-CNN：在目标检测基础上实现像素级分割
• DeepLab：结合空洞卷积和注意力机制的前沿方案

三、实践应用

1. 医学影像分析：器官边界识别（如心脏分割）
2. 自动驾驶：道路标志检测（如交通灯分割）
3. 遥感图像：地物分类（如森林/水域分割）

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四、工具推荐