1. 引言

在計算機視覺領域，圖像分割（Image Segmentation）是一項基礎且關鍵的技術，其目標是將圖像劃分為多個具有特定語義的區域。隨著深度學習技術的突破，基于神經網絡的圖像分割方法在精度和效率上都實現了質的飛躍。本文將重點介紹如何利用OpenCV結合深度學習模型實現高效的圖像分割。

2. 圖像分割基礎

2.1 分割類型

• 語義分割：為每個像素分配類別標簽

• 實例分割：區分同類物體的不同實例

• 全景分割：語義分割與實例分割的結合

2.2 傳統方法局限

傳統方法（閾值分割、邊緣檢測、區域生長等）依賴人工設計的特征，在復雜場景下存在明顯不足：

• 光照變化敏感

• 紋理復雜區域處理困難

• 語義理解能力有限

3. 深度學習分割模型

3.1 主流架構