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1. 引言

在计算机视觉领域，图像分割（Image Segmentation）是一项基础且关键的技术，其目标是将图像划分为多个具有特定语义的区域。随着深度学习技术的突破，基于神经网络的图像分割方法在精度和效率上都实现了质的飞跃。本文将重点介绍如何利用OpenCV结合深度学习模型实现高效的图像分割。

2. 图像分割基础

2.1 分割类型

• 语义分割：为每个像素分配类别标签

• 实例分割：区分同类物体的不同实例

• 全景分割：语义分割与实例分割的结合

2.2 传统方法局限

传统方法（阈值分割、边缘检测、区域生长等）依赖人工设计的特征，在复杂场景下存在明显不足：

• 光照变化敏感

• 纹理复杂区域处理困难

• 语义理解能力有限

3. 深度学习分割模型

3.1 主流架构