传统图像分割和深度学习的相似

### 传统图像分割方法与深度学习图像分割方法的共同点

#### 1. 目标一致
无论是传统方法还是基于深度学习的方法，最终目的都是为了将图像划分为多个互不重叠且具有特定属性的区域[^2]。这些区域内像素之间存在某种形式的相关性或一致性。

#### 2. 基础概念相同
两种方式都依赖于识别并区分图像中的不同对象或特征。具体而言，二者都需要考虑如何定义边界以及怎样描述各个区域内的特性[^3]。

#### 3. 应用场景广泛
两者均可应用于多种实际问题解决当中，比如目标检测、医学影像诊断等领域。通过有效的分割手段能够帮助提取感兴趣的对象或者结构化信息以便进一步分析处理。

# 这里提供一段简单的Python伪代码来展示通用框架下的图像分割流程，
# 不论是传统算法还是深度学习模型都可以遵循类似的逻辑：

def image_segmentation(image, method='traditional'):
    """
    对输入图片执行分割操作
    
    参数:
        image (ndarray): 输入待分割的原始图像数据
        method (str): 使用的传统('traditional') 或者 深度学习 ('deep_learning') 的方法
        
    返回值:
        segmented_image (list of ndarray): 分割后的子区域列表
    """

    if method == 'traditional':
        # 实现具体的传统分割策略...
        pass
    elif method == 'deep_learning':
        # 调用预训练好的神经网络进行预测...
        pass

    return segmented_image