AI切割主要分為以下幾種：
1. 基于像素顏色的閾值分割：將像素根據(jù)顏色閾值劃分到不同的區(qū)域。但是這種方法容易受到背景、光照等因素的干擾，導(dǎo)致分割效果不佳。
2. 基于邊緣的分割：首先檢測(cè)出邊緣，然后根據(jù)邊緣將圖像分割成不同的區(qū)域。但是邊緣檢測(cè)算法本身就存在一定的誤差，容易導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確。
3. 基于聚類的分割：將圖像分成數(shù)個(gè)不同的類別，每個(gè)類別都具有相似的像素。這種方法比較適合背景比較簡(jiǎn)單的情況，但是對(duì)于復(fù)雜背景的圖像分割效果并不理想。
4. 基于深度學(xué)習(xí)的分割：利用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)圖像進(jìn)行語義分割，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別的分割。這種方法效果最好，但是需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。
