Best 12 Image Segmentation Tools in 2025

Annotab Studio, arivis Cloud, Segmentez Tout, AI Co-pilot for Healthcare, KawniX, On-Premise Floor Plan Recognition, CloudStudio, FaceSymAI, DirectAI, Cutout.Pro are the best paid / free Image Segmentation tools.

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Annotab Studio est un outil en ligne pour étiqueter et annoter les données, en particulier les images.
5.4K
45.61%
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Trousse d'outils AI pour les tâches de traitement d'images des chercheurs.
99.8K
17.83%
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Segmentez Tout est une plateforme d'IA pour la segmentation et l'analyse avancées des données.
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Assistance médicale alimentée par l'IA pour les professionnels de santé.
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Accès aux données et assistance au codage alimentés par l'IA
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90.72%
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Reconnaissance de plan d'étage alimentée par l'IA pour les plans de conception et les croquis à la main.
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Éditeur vidéo activé par l'IA pour des vidéos professionnelles.
286.0K
43.31%
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Découvrez votre symétrie faciale avec l'IA !
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1
Construisez des modèles de vision par ordinateur instantanément avec DirectAI, sans code ni données d'entraînement nécessaires.
14.8M
33.58%
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Plateforme de retouche photo et génération de contenu alimentée par l'IA.
30.7K
28.49%
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Liner.ai est un outil gratuit pour construire et déployer des applications d'apprentissage automatique sans coder.
217.8K
16.70%
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Label Studio : outil open source pour l'étiquetage de données dans différents modèles.
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What is Image Segmentation?

La segmentation d'image est une technique de vision par ordinateur qui consiste à diviser une image en plusieurs segments ou régions, chacun représentant un objet spécifique ou une partie de l'image. L'objectif est de simplifier la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. La segmentation d'image a une longue histoire en vision par ordinateur, avec des méthodes anciennes remontant aux années 1970. Elle est devenue de plus en plus importante dans diverses applications, telles que l'analyse d'images médicales, la conduite autonome et la reconnaissance d'objets.

Quels sont les meilleurs 10 outils d'IA pour Image Segmentation ?

Caractéristiques principales
Prix
Mode d'emploi

Cutout.Pro

Suppression automatique de l'arrière-plan
Restauration d'image
Création graphique
Génération de contenu

Gratuit 0 € Fonctionnalités et utilisation limitées
Pro 9,99 €/mois Accès complet à toutes les fonctionnalités et support premium
Entreprise Sur mesure Solutions adaptées aux entreprises et projets plus importants

Pour utiliser Cutout.Pro, il suffit de télécharger votre image ou vidéo et de choisir l'outil de retouche souhaité. Les algorithmes d'IA traiteront automatiquement votre contenu et l'optimiseront selon vos préférences.

FaceSymAI

Analyse de la symétrie faciale

Téléchargez une photo et laissez l'IA analyser votre symétrie faciale

Label Studio

Étiquetage flexible des données pour tous les types de données.
Prise en charge des modèles de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, de parole, de voix et de vidéo.
Balises personnalisables et modèles d'étiquetage.
Intégration avec les pipelines ML/IA via des webhooks, le SDK Python et l'API.
Étiquetage assisté par ML avec intégration en backend.
Connexion aux services de stockage d'objets cloud (S3 et GCP).
Gestion avancée des données avec le gestionnaire de données.
Prise en charge de plusieurs projets et utilisateurs.
Approuvé par une large communauté de scientifiques des données

Pour utiliser Label Studio, vous pouvez suivre ces étapes : 1. Installez le package Label Studio via pip, brew ou clonez le dépôt à partir de GitHub. 2. Lancez Label Studio en utilisant le package installé ou Docker. 3. Importez vos données dans Label Studio. 4. Choisissez le type de données (images, audio, texte, séries temporelles, multi-domaines ou vidéo) et sélectionnez la tâche d'étiquetage spécifique (par exemple, classification d'images, détection d'objets, transcription audio). 5. Commencez à étiqueter vos données en utilisant des balises et des modèles personnalisables. 6. Connectez-vous à votre pipeline ML/IA et utilisez des webhooks, un SDK Python ou une API pour l'authentification, la gestion de projets et les prédictions de modèles. 7. Explorez et gérez votre ensemble de données dans le Data Manager avec des filtres avancés. 8. Prend en charge plusieurs projets, cas d'utilisation et utilisateurs au sein de la plateforme Label Studio.

Segmentez Tout

Segmentation des données alimentée par l'IA
Algorithmes d'apprentissage automatique avancés
Techniques d'analyse
Campagnes de marketing ciblées

Pour utiliser Segmentez Tout, vous devez d'abord télécharger votre ensemble de données sur la plateforme. Ensuite, vous pouvez spécifier les critères et les paramètres de segmentation tels que les variables, les filtres et les algorithmes. La plateforme appliquera des techniques avancées d'apprentissage automatique pour segmenter vos données et vous fournir des sorties segmentées. Ces sorties peuvent être analysées plus en détail ou utilisées pour des campagnes de marketing ciblées.

Liner.ai

Liner.ai propose les fonctionnalités principales suivantes : 1. Interface facile à utiliser pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique sans code. 2. Prise en charge de divers modèles de projet, y compris la classification d'images, la classification de texte, la classification audio, la classification vidéo, la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification de poses. 3. Entraînement rapide et précis du modèle optimisé pour les CPU et les GPU. 4. Exportation des modèles entraînés vers plusieurs plates-formes. 5. Partage de fichiers et capacités de gestion d'équipe.

Pour utiliser Liner.ai, suivez ces étapes : 1. Importez vos données ou utilisez un jeu de données pré-étiqueté. 2. Entraînez votre modèle en appuyant sur un bouton dans Liner. 3. Déployez votre modèle entraîné en l'exportant vers diverses plates-formes pour une intégration facile avec votre application.

arivis Cloud

Trousse d'outils AI pour le traitement d'images
Formation et personnalisation de modèles AI
Automatisation des tâches de traitement d'images

1. Inscrivez-vous à un compte arivis Cloud. 2. Téléchargez vos images ou données. 3. Accédez à la trousse d'outils AI et sélectionnez les tâches souhaitées. 4. Formez des modèles AI ou appliquez des modèles pré-entrainés. 5. Personnalisez le flux de travail et automatisez les tâches de traitement d'images.

On-Premise Floor Plan Recognition

Reconnaissance précise des murs, des portes et des fenêtres
Prise en charge des images de plan d'étage de conception et de croquis à la main
Support de personnalisation et d'intégration

1. Téléchargez une image de plan d'étage de conception ou de croquis à la main. 2. Laissez notre moteur d'IA analyser et identifier les murs, les portes et les fenêtres. 3. Personnalisez et intégrez les résultats de reconnaissance dans votre propre application.

DirectAI

1. Construction instantanée de modèles : DirectAI construit rapidement des modèles de vision par ordinateur qui correspondent aux descriptions fournies. 2. Aucun code ni données d'entraînement : Les utilisateurs peuvent construire des modèles sans écrire de code ni rassembler de données d'entraînement. 3. Déploiement rapide : Les modèles peuvent être déployés et itérés en quelques secondes.

1. Obtenez un accès à l'API : Les utilisateurs peuvent obtenir un accès à l'API des modèles de vision par ordinateur de DirectAI. 2. Consultez la documentation : Explorez la documentation pour comprendre l'utilisation et les capacités. 3. Construisez avec un langage simple : Décrivez le modèle de vision par ordinateur souhaité en utilisant un langage simple, éliminant ainsi la nécessité de coder. 4. Déployez et itérez : Déployez le modèle en quelques secondes et itérez au besoin.

Annotab Studio

Outil en ligne pour l'annotation de données
Capacités de détection d'objets
Suivi de la progression de l'annotation
Contrôle de version de l'ensemble de données
Conception personnalisable du flux de travail

Pour utiliser Annotab Studio, inscrivez-vous simplement à la version bêta et commencez à exploiter ses fonctionnalités. Téléchargez vos données et créez facilement des annotations en étiquetant les objets dans les images. Vous pouvez suivre votre progression, gérer les versions de votre ensemble de données et concevoir votre propre flux de travail ou en choisir un dans la bibliothèque fournie.

CloudStudio

Outils avancés d'édition vidéo
Fonctionnalités activées par l'IA
Générateur de clips viraux de longue à courte durée

Pour utiliser CloudStudio, il suffit de s'inscrire sur le site web et de commencer à créer vos vidéos. Les contrôles intuitifs et les outils avancés d'IA facilitent l'édition et l'amélioration de vos vidéos. Vous pouvez redimensionner, découper, ajouter de l'audio et du texte, fusionner, supprimer l'arrière-plan et exporter vos vidéos en quelques clics seulement.

Nouveaux sites web d'IA pour Image Segmentation

Accès aux données et assistance au codage alimentés par l'IA
Reconnaissance de plan d'étage alimentée par l'IA pour les plans de conception et les croquis à la main.
Assistance médicale alimentée par l'IA pour les professionnels de santé.

Caractéristiques principales de Image Segmentation

Diviser une image en plusieurs segments en fonction de critères spécifiques tels que la couleur, la texture ou les limites des objets.

Assigner chaque pixel de l'image à un segment ou classe particulière.

Créer un masque pixel par pixel pour chaque objet ou région de l'image.

Permettre l'extraction d'informations significatives à partir d'une image, telles que la forme, la taille et l'emplacement de l'objet.

Que peut faire Image Segmentation ?

Analyse d'images médicales : Segmentation de structures anatomiques, telles que des organes ou des tumeurs, à partir d'images médicales comme les IRM ou les scanners CT pour aider au diagnostic et à la planification du traitement.

Conduite autonome : Segmentation de scènes routières en différents composants, tels que des routes, des véhicules, des piétons et des panneaux de signalisation, pour permettre une navigation sûre et la prise de décision.

Analyse d'images satellites : Segmentation d'images satellites pour identifier les types de couverture terrestre, tels que les zones urbaines, les forêts ou les étendues d'eau, pour la surveillance de l'environnement et l'urbanisme.

Inspection industrielle : Segmentation d'images de produits fabriqués pour détecter les défauts ou anomalies à des fins de contrôle qualité.

Image Segmentation Review

La segmentation d'image a reçu des critiques positives de la part d'utilisateurs dans divers domaines. De nombreux utilisateurs louent sa capacité à simplifier des images complexes et à extraire des informations significatives, permettant une analyse plus précise et plus efficace. Certains utilisateurs ont mentionné des défis dans le choix de l'algorithme de segmentation le plus adapté à leur tâche spécifique et dans l'ajustement des paramètres pour des résultats optimaux. Cependant, le sentiment général est que la segmentation d'image est une technique puissante et précieuse en vision par ordinateur, avec une large gamme d'applications et de bénéfices.

Qui peut utiliser Image Segmentation ?

Un utilisateur télécharge une image d'une lésion cutanée sur une application d'analyse d'images médicales, qui utilise la segmentation d'image pour identifier et isoler la lésion de la peau environnante. L'application analyse ensuite la lésion segmentée pour déterminer si elle est potentiellement cancéreuse.

Un utilisateur capture une image à l'aide d'un appareil photo de smartphone, et une application d'édition d'image applique la segmentation d'image pour séparer les objets de premier plan de l'arrière-plan. L'utilisateur peut ensuite facilement appliquer différents effets ou filtres au premier plan et à l'arrière-plan séparément.

Comment fonctionne Image Segmentation ?

Pour mettre en œuvre la segmentation d'image, suivez ces étapes générales : 1. Prétraitez l'image en appliquant des techniques telles que la réduction du bruit, l'amélioration du contraste ou le redimensionnement. 2. Choisissez un algorithme de segmentation approprié en fonction de la tâche spécifique et des caractéristiques de l'image. Les méthodes populaires incluent le seuillage, la croissance de région, la détection de bord et le regroupement. 3. Définissez les paramètres nécessaires pour l'algorithme choisi, tels que les valeurs de seuil, les points de départ ou le nombre de clusters. 4. Appliquez l'algorithme de segmentation à l'image prétraitée. 5. Post-traitez l'image segmentée en affinant les limites, en supprimant les petites régions ou en fusionnant des segments similaires. 6. Évaluez les résultats de la segmentation à l'aide de métriques appropriées telles que la précision, l'intersection sur union (IoU) ou le coefficient de Dice.

Avantages de Image Segmentation

Simplifie la représentation d'une image, la rendant plus facile à analyser et à comprendre.

Permet l'extraction d'informations au niveau de l'objet, telles que la forme, la taille et l'emplacement.

Facilite des tâches telles que la reconnaissance d'objets, le suivi et la compréhension de scènes.

Contribue à réduire la complexité computationnelle des tâches de traitement d'images ultérieures.

FAQ sur Image Segmentation

Qu'est-ce que la segmentation d'image ?
Quels sont les principaux types d'algorithmes de segmentation d'image ?
Quelles sont les applications de la segmentation d'image ?
En quoi la segmentation d'image diffère-t-elle de la détection d'objet ?
Quels sont quelques défis de la segmentation d'image ?
Comment les performances des algorithmes de segmentation d'image peuvent-elles être évaluées ?