5行Python代码实现图像分割的步骤详解
众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。
图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下：
语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示；
实例分割：无需对每个像素进行标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。
图像分割通常应用如下所示：
专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等；
智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。
本博客主要通过PixelLib模块帮助用户快速便捷实现图像分
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