¿Qué es la segmentación de imágenes?
La segmentación de imágenes es una técnica y proceso que divide una imagen en varias regiones específicas con propiedades únicas y presenta objetos de interés. Es un paso clave desde el procesamiento de imágenes hasta el análisis de imágenes. Los métodos de segmentación de imágenes existentes se dividen principalmente en las siguientes categorías: métodos de segmentación basados en umbrales, métodos de segmentación basados en bordes, métodos de segmentación basados en regiones, métodos de segmentación basados en teorías específicas, etc. Desde una perspectiva matemática, la segmentación de imágenes es el proceso de dividir una imagen digital en regiones mutuamente separadas. El proceso de segmentación de imágenes también es un proceso de etiquetado, es decir, a los píxeles que pertenecen a la misma área se les asigna el mismo número.
Jinglian es uno de los mayores proveedores de servicios de datos básicos de inteligencia artificial en la región del delta del río Yangtze. Tiene una plataforma de anotación de datos de desarrollo propio que cubre la mayoría de las herramientas de anotación convencionales. El banco de trabajo de anotación de imágenes tiene funciones de anotación auxiliares inteligentes para mejorar la eficiencia de la anotación. Por ejemplo, la plataforma admite el reconocimiento automático del tipo de objeto de la imagen actual, agrega automáticamente etiquetas de categoría a los resultados del reconocimiento y realiza clasificación de características o clasificación inteligente; Modelos de segmentación semántica de IA y coopera con el manual. Agregue puntos manualmente para completar rápidamente la clasificación y anotación de áreas de objetos de imagen a nivel de píxeles. Admite la anotación de puntos automática del contenido del objeto de imagen y la anotación de puntos automática del contenido del objeto de imagen.
Además, la plataforma de datos Jinglian también tiene capacidades de detección automática de objetivos, que pueden rastrear y localizar rápidamente el mismo objetivo en la imagen después de la extracción del cuadro de video.