在 Python 中进行图像分割可以使用 OpenCV、scikit-image 等库以及 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架。目标是将图像划分为有意义的区域，通常是通过将具有相似特征（如颜色、纹理或强度）的像素分组来实现。常见方法包括阈值分割、聚类、边缘检测和基于神经网络的方法。选择取决于问题的复杂性和可用数据。例如，简单的阈值分割适用于高对比度图像，而像 U-Net 这样的深度学习模型更适合像医学成像这样的复杂任务。
对于基本分割，阈值分割是一种直接的方法。OpenCV 提供了诸如 cv2.threshold() 这样的函数，用于基于像素强度将前景与背景分离。例如，应用 Otsu 的阈值分割可以通过分析图像直方图自动确定最佳阈值。像 K-means 这样的聚类算法（通过 cv2.kmeans()）基于颜色或强度将像素分组到簇中。另一种方法是使用基于区域的方法，例如 scikit-image 中的 watershed 分割，它将像素强度视为海拔并模拟洪水来检测边界。这些方法对于具有明显区域的图像效果很好，但在处理噪声或纹理数据时会遇到困难。
对于高级分割，深度学习框架提供预训练模型或自定义架构。使用 TensorFlow，你可以通过加载数据集（例如，PASCAL VOC）、预处理图像和训练网络来预测像素级标签，从而实现用于语义分割的 U-Net 模型。诸如 segmentation-models 这样的库通过提供预训练的骨干网络来简化此过程。例如，可以在几行代码中初始化具有 ResNet34 骨干网络的 U-Net。推理包括将图像传递到模型并通过后处理输出掩码。诸如 OpenCV 的 cv2.connectedComponents() 这样的工具可以通过过滤小区域或平滑边缘来优化结果。这种方法对于复杂场景是稳健的，但需要带标签的训练数据和计算资源。