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图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像分割图像图像分割在计算机视觉中的技术和应用,涵盖了基础理论、常见技术以及应用场景。图像分割通过将图像划分为多个有意义的区域,广泛应用于医学成像、自动驾驶、安防监控和农业监测等领域。文章介绍了基于边缘、区域、阈值、聚类和深度学习的方法,包括Canny边缘检测、区域增长、Otsu阈值、K均值聚类和U-Net模型,并提供了相应的Python代码示例。此外,还讨论了图像分割的评价指标如准确率、交并比和Dice系数。本文旨在帮助读者理解和掌握图像分割的基本原理、技术实现和实际应用,提供了丰富的技术细节和实践指南。
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