¿Qué es la segmentación de imágenes?
La segmentación de imágenes es una tecnología y un proceso que divide una imagen en varias regiones específicas con propiedades únicas y propone 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 disjuntas. 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.
Jinglianwen Technology es uno de los mayores proveedores de servicios de datos básicos de IA en la región del delta del río Yangtze. Desarrolla 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 está equipado con 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, la adición automática de etiquetas de categoría a los resultados del reconocimiento y la clasificación o clasificación de características; admite la cooperación a través de modelos inteligentes de segmentación semántica de IA. El llenado manual de puntos puede completar rápidamente la clasificación del área del objeto y se admite la anotación de categorías de imágenes a nivel de píxeles del contenido del objeto de la imagen;
Además, la plataforma de datos Jinglianwen 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.