传统的机器学习的图像分割方法

传统的机器学习的图像分割方法主要包括基于阈值、边缘检测、区域生长、分水岭等方法。

1. 基于阈值的图像分割：根据像素点的灰度值大小将图像分为前景和背景两个部分，通常采用Otsu算法确定分割阈值。

2. 边缘检测：通过检测图像边缘来实现分割，常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny等。

3. 区域生长：将像素点按照某些特征（如灰度值、颜色等）进行分组，通过生长算法将像素点分为不同的区域。

4. 分水岭算法：将图像看成一个地理地形图，通过水流模拟的方式将图像分割成不同的区域。

这些方法虽然简单易实现，但是对于复杂的图像分割任务效果有限，难以处理复杂的图像背景和前景之间的交界部分，因此现在越来越多的研究者开始采用深度学习方法进行图像分割。