OpenCV图像分割算法实现
图像分割的操作，其实说难不难，说简单也不简单，关键看你用什么工具，怎么用。用 OpenCV 来搞图像分割，算是比较主流、也比较顺手的选择，功能全、库也成熟，文档也挺全的。
阈值分割这种方法就像“二选一”——颜色值高过多少就归为前景，不够就当背景，像用cv2.threshold()这样一行搞定。适合背景单一、目标的图。
边缘检测是我自己经常用的，比如cv2.Canny()，能快速帮你抓出图像边界，拿来当分割前的预蛮合适。适合那种轮廓清晰的物体，比如车、字、二维码啥的。
区域生长虽然 OpenCV 没自带，但逻辑也不难理解：从某个像素点出发，把“邻居”都聚起来。用 Python 写几行逻辑判断就能跑起来，适合那种目标连贯性强的图像。
色彩聚类分割，比如用cv2.kmeans()，就是把图像当成颜色点云，分成几个“色块”。适合风景照或者彩色分明的工业图像。聚类数自己定，多试几次就有感觉了。
还有水平集那种稍微高阶点的算法，像cv2.active_contours()这样的方法，适合边界不是清晰、但大致形状能估计出来的目标，比如医学图像。
这些方法里，适合新手练手的是阈值、边缘和 K-Means，简单直接，效果立竿见影。如果你已经有点经验，不妨试试区域生长或水平集，扩展一下技术面。哦对了，实战时配合可视化，多跑几张图，你会更快找到感觉。
如果你对图像分割有兴趣，可以看看下面这些链接，都是实战比较多的案例，挺值得一试：
如果你平时接触 OpenCV 比较多，想搞点图像的项目练练手，这个分割示例还蛮合适的；如果你打算往 CV 方向深入，早点接触这些算法，也比较有。
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