圖像分割是圖像處理中的一個重要步驟，其目的是將圖像分割成有意義的區域。以下是一些常見的圖像分割方法：

方法 優點 缺點 建議 策略
閾值分割 簡單、快速 可能不適用於複雜背景的圖像 適用於背景和前景對比明顯的圖像 選擇合適的閾值
區域生長 能夠精確地分割感興趣的區域 計算量大，可能過分割 適用於有明確邊界的區域 選擇合適的種子點
K-means聚類 不需要先驗知識 需要指定聚類數量，對初始值敏感 適用於顏色或強度有明確區分的圖像 嘗試不同的K值
Watershed 能夠分割接觸的物體 可能過分割 適用於形狀複雜的物體 使用標記來指導分割
深度學習方法 (如U-Net) 高精度，能夠學習複雜模式 需要大量標記數據，計算量大 適用於需要高精度分割的應用 使用預訓練模型，並進行微調

基礎理論與應用舉例:

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圖像前處理

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