请详细说明如何使用Python结合Flask框架开发一个图像自动分割系统，并强调图像显著性方法在该系统中的作用。

要使用Python和Flask框架开发一个图像自动分割系统，并利用图像显著性方法，可以按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[图像自动分割系统设计：基于Python与Flask的实现](https://wenku.csdn.net/doc/572u63v2ss?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，熟悉图像处理中的显著性检测。显著性方法的目标是突出图像中的重要区域，这通常通过分析图像的颜色、亮度或纹理特征来实现。在Python中，可以使用像OpenCV这样的库来实现直方图对比的显著性检测。

接下来，建立一个Web服务端点，以便用户可以上传他们的图像。这里可以使用Python的Flask框架，通过定义一个路由来接收上传的文件，并将其存储在服务器上。为了保证数据的安全性，应当对上传的文件进行检查和处理。

然后，应用图像显著性方法对用户上传的图像进行分析。根据前面提到的课程设计文档，可以通过比较图像的全局直方图来突出显著性图像。Python中的图像处理库如PIL或OpenCV可以辅助这一过程，它们提供了丰富的图像处理功能。

之后，使用包围盒技术提取出显著性图像中的主要目标对象。在Python中，可以利用OpenCV找到物体的轮廓，并确定包围这些轮廓的最小矩形区域，即包围盒。

紧接着，执行阈值分割来进一步优化目标对象的提取。在Python中，可以通过遍历图像的像素值并根据设置的阈值将其分为前景和背景来实现二值化。

最后一步是将处理后的图像输入到VGG-16网络中进行分类。这需要使用深度学习库，如Keras，它提供了VGG-16模型的预训练权重和架构，可以在此基础上进行迁移学习或微调来适应你的特定图像分类任务。

整个流程不仅涉及图像处理技术，还包含Web开发和深度学习模型的应用。为了获得更深入的理解和实践，建议查阅提供的《图像自动分割系统设计：基于Python与Flask的实现》文档。该文档详细描述了这些概念和方法，并提供了代码示例，非常适合需要在这些领域进行实战学习的学生和开发者。

参考资源链接：[图像自动分割系统设计：基于Python与Flask的实现](https://wenku.csdn.net/doc/572u63v2ss?spm=1055.2569.3001.10343)