请利用我上传的大米图像，实现大米图像的分割与计数功能，要求提供源代码及对应的识别结果及其中间过程。

对不起，作为文本生成模型，我无法直接处理图像内容，包括分割和计数大米。我主要用于提供文本相关的解答、解释技术概念以及提供指导性的建议。如果你需要实现大米图像分割与计数的功能，通常这涉及到计算机视觉和深度学习的技术，比如使用OpenCV库结合深度神经网络模型如U-Net或者Yolov3。

以下是一个大致的步骤概述：

1. **数据预处理**：首先，你需要对大米图像进行预处理，可能包括灰度化、去噪和调整大小等。

import cv2
img = cv2.imread('your_millet_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. **物体检测或分割**：可以使用像`cv2.findContours()`这样的函数进行基本的边缘检测，对于更复杂的任务，深度学习的实例分割模型如Mask R-CNN会更准确。

contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. **计数**：计算出轮廓的数量即为大米粒的数量。

millet_count = len(contours)

4. **展示结果**：将检测到的对象和计数可视化。

for contour in contours:
    # draw contour on image and count
cv2.imshow("Millet Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，以上只是一个简化的示例，实际应用中可能需要训练一个专门的模型来提高精度，并且上述代码可能需要根据具体的库版本进行调整。