2025年最好的12個Image Segmentation工具

Annotab Studio, arivis Cloud, Segment Anything內容區分, AI Co-pilot for Healthcare, KawniX, On-Premise Floor Plan Recognition, CloudStudio, FaceSymAI, DirectAI, Cutout.Pro 是最好的付費/免費 Image Segmentation tools.

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Annotab Studio 是一個用於標註和註釋數據的基於網頁的工具,專門針對圖像。
5.4K
45.61%
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研究人員圖像處理任務的 AI 工具包。
99.8K
17.83%
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Segment Anything是一個用於高級數據分割和分析的人工智能平台。
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4
提供醫療專業人員的AI驅動醫療協助。
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AI 助力資料存取與程式編寫輔助
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90.72%
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藍圖和手繪平面圖的 AI 引擎識別。
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4
支持人工智能的專業視頻編輯器。
286.0K
43.31%
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使用人工智慧发现您的面部对称性!
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1
使用 DirectAI 立即構建電腦視覺模型,無需代碼或訓練數據。
14.8M
33.58%
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AI圖片編輯和內容生成平台。
30.7K
28.49%
4
Liner.ai是一個免費的工具,用於構建和部署機器學習應用,無需編寫代碼。
217.8K
16.70%
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Label Studio: 用於在各種模型中標註數據的開源工具。
End

什麼是Image Segmentation?

圖像分割是一種計算機視覺技術,涉及將圖像劃分為多個段或區域,每個代表圖像中的特定對象或部分。其目標是將圖像的表示簡化為更有意義和更易分析的形式。圖像分割在計算機視覺中有著悠久的歷史,早期的方法可追溯到1970年代。它在各種應用中變得越來越重要,如醫學圖像分析、自動駕駛和對象識別。

最好的前10個AI Image Segmentation工具有哪些?

核心功能
價格
如何使用

Cutout.Pro

自動背景移除
圖片修復
平面設計
內容生成

免費 $0 功能和使用有限
專業版 $9.99/月 完整訪問所有功能和優質支援
企業版 自訂 針對企業和大型專案的定制解決方案

要使用Cutout.Pro,只需上傳您的圖片或視頻,然後選擇所需的編輯工具。AI算法將根據您的偏好自動處理和優化內容。

FaceSymAI

面部对称性分析

上传一张照片,让人工智慧分析您的面部对称性

Label Studio

所有數據類型的靈活標註
支持計算機視覺、自然語言處理、語音、語音和視頻模型
可定制的標籤和標註模板
通過 Webhooks、Python SDK 和 API 與 ML/AI 流水線集成
具有後端集成的 ML 輔助標註
連接到雲對象存儲(S3 和 GCP)
具有數據管理器的高級數據管理
支持多個項目和用戶
受到大量數據科學家社區的信任

要使用 Label Studio,您可以按照以下步驟操作: 1. 通過 pip、brew 安裝 Label Studio 套件,或從 GitHub 克隆存儲庫。 2. 使用安裝的套件或 Docker 啟動 Label Studio。 3. 將您的數據導入到 Label Studio。 4. 選擇數據類型(圖像、音頻、文本、時間序列、多域或視頻),並選擇特定的標註任務(例如圖像分類、目標檢測、音頻轉錄)。 5. 使用可定制的標籤和模板標註您的數據。 6. 通過 Webhooks、Python SDK 或 API 連接到您的 ML/AI 流水線,並用於身份驗證、項目管理和模型預測。 7. 使用高級過濾器在數據管理器中瀏覽和管理您的數據集。 8. 在 Label Studio 平台上支持多個項目、用例和用戶。

Segment Anything內容區分

基於人工智能的數據分割
先進的機器學習算法
分析技術
有針對性的營銷活動

要使用Segment Anything,首先需要將數據集上傳到平台。然後,您可以指定分割標準和參數,如變量、過濾器和算法。平台將應用高級機器學習技術將您的數據進行分割並為您提供分割輸出。這些輸出可以進一步進行分析或用於有針對性的營銷活動。

Liner.ai

Liner.ai提供以下核心功能: 1. 無需代碼的易於使用界面進行機器學習模型訓練。 2. 支持各種項目模板,包括圖像分類、文本分類、音頻分類、視頻分類、物體檢測、圖像分割和姿態分類。 3. 针對CPU和GPU進行優化的快速准確的模型訓練。 4. 將訓練好的模型導出到多個平台。 5. 文件共享和團隊管理功能。

要使用Liner.ai,請按照以下步驟進行: 1. 導入您的數據或使用預先標記的數據集。 2. 在Liner中輕觸按鈕訓練您的模型。 3. 通過將訓練好的模型導出到各種平台,輕松將其集成到應用程序中。

arivis Cloud

圖像處理的 AI 工具包
AI 模型的訓練和自定義
圖像處理任務的自動化

1. 註冊 arivis Cloud 帳號。2. 上傳您的圖像或數據。3. 存取 AI 工具包並選擇所需的任務。4. 訓練 AI 模型或應用預訓練模型。5. 自定義工作流程並自動化圖像處理任務。

On-Premise Floor Plan Recognition

準確識別牆壁、門和窗戶
支持藍圖和手繪平面圖像
定制和集成支持

1. 上傳藍圖或手繪平面圖像。 2. 讓我們的 AI 引擎分析並識別牆壁、門和窗戶。 3. 自定義並將識別結果集成到您自己的應用程序中。

DirectAI

1. 即時模型構建:DirectAI 快速構建與提供的描述相符的電腦視覺模型。 2. 無代碼或訓練數據:用戶可以在不編寫代碼或組合訓練數據的情況下構建模型。 3. 快速部署:模型可以在幾秒鐘內部署和迭代。

1. 獲取 API 訪問權限:用戶可以獲取 DirectAI 的電腦視覺模型的 API 訪問權限。 2. 查看文檔:探索文檔以了解使用方法和功能。 3. 使用普通語言進行構建:使用普通語言描述所需的電腦視覺模型,無需編碼。 4. 部署和迭代:在幾秒鐘內部署模型並根據需要進行迭代。

Annotab Studio

基於網頁的數據標註工具
具有對象檢測功能
註釋進度跟踪
數據集版本控制
可自定義工作流程

要使用 Annotab Studio,只需註冊 beta 版本,並開始使用其功能。上傳您的數據,通過對圖像中的對象進行標籤,輕鬆創建註釋。您可以跟踪您的註釋進度,對數據集進行版本控制,並設計自己的工作流程或從提供的庫中選擇一個。

CloudStudio

先進的視頻編輯工具
支持人工智能功能
長短形式病毒剪輯生成器

要使用 CloudStudio,只需在網站上註冊並開始創建您的視頻。直觀的控制和先進的人工智能工具使編輯和增強視頻變得輕鬆。您可以調整大小、修剪、添加音頻和文字、合併、去除背景,並且只需點擊幾下即可導出您的視頻。

最新上架的 Image Segmentation AI 網站

AI 助力資料存取與程式編寫輔助
藍圖和手繪平面圖的 AI 引擎識別。
提供醫療專業人員的AI驅動醫療協助。

Image Segmentation 的核心功能

基於特定標準將圖像分成多個段,如顏色、紋理或對象邊界。

將圖像中的每個像素分配給特定的段或類。

為圖像中的每個對象或區域創建像素級掩模。

從圖像中提取有意義的信息,如對象的形狀、大小和位置。

Image Segmentation 可以做什么?

醫學圖像分析:從MRI或CT掃描等醫學影像中分割解剖結構,如器官或腫瘤,以幫助診斷和治療計劃。

自動駕駛:將道路場景分割為不同部分,如道路、車輛、行人和交通標誌,以實現安全導航和決策。

衛星圖像分析:對衛星圖像進行分割,以識別土地覆蓋類型,如城市區域、森林或水體,用於環境監測和城市規劃。

工業檢驗:對製造產品的圖像進行分割,檢測缺陷或異常,用於質量控制。

Image Segmentation Review

圖像分割在各個領域的用戶中獲得了好評。許多用戶稱讚其簡化複雜圖像並提取有意義信息的能力,實現更準確和有效的分析。一些用戶報告在選擇最合適的分割算法和微調參數以獲得最佳結果方面遇到了挑戰。然而,整體情緒是圖像分割是計算機視覺中強大而有價值的技術,具有廣泛的應用和好處。

誰比較適合使用 Image Segmentation?

用戶將皮膚病變圖像上傳到醫學圖像分析應用程序,該應用程序使用圖像分割來識別並從周圍皮膚中分離病變。然後,應用程序分析分段的病變,以確定其是否可能是癌症。

用戶使用智能手機相機捕捉圖像,圖像編輯應用程序應用圖像分割將前景對象與背景分離。用戶隨後可以輕鬆為前景和背景分別應用不同的效果或濾鏡。

Image Segmentation 是如何工作的?

要實施圖像分割,請按照以下一般步驟進行: 1. 通過應用噪聲降低、對比增強或調整大小等技術對圖像進行預處理。2. 根據具體任務和圖像特徵選擇適當的分割算法。流行的方法包括閾值處理、區域生長、邊緣檢測和聚類。3. 為所選算法設置必要的參數,如閾值、種子點或簇的數量。4. 將分割算法應用於預處理後的圖像。5. 通過精煉邊界、刪除小區域或合併相似段等方式對分割後的圖像進行後處理。6. 使用適當的度量標準,如準確度、交集比(IoU)或Dice係數來評估分割結果。

Image Segmentation 的優勢

簡化圖像的表示形式,使其更易分析和理解。

實現對象級信息的提取,如形狀、大小和位置。

促進對象識別、跟蹤和場景理解等任務。

有助於減少後續圖像處理任務的計算復雜性。

關於 Image Segmentation 的常見問題

什麼是圖像分割?
圖像分割算法的主要類型有哪些?
圖像分割的應用有哪些?
圖像分割與對象檢測有何不同?
圖像分割中存在哪些挑戰?
如何評估圖像分割算法的性能?