图像分割算法简介与目标跟踪

图像分割算法是计算机视觉领域的重要研究方向，它旨在将图像划分为不同的语义区域或物体，从而实现对图像内容的理解和分析。而目标跟踪是指在图像序列中准确地跟踪一个特定目标的位置和运动。

图像分割算法主要有以下几类：阈值分割、区域增长、边缘检测、基于图的分割和深度学习方法。下面将对每种方法进行简要介绍，并提供相应的源代码示例。

1. 阈值分割：
   阈值分割是最简单的图像分割方法之一，它基于像素灰度值与设定阈值之间的关系来划分图像。常见的阈值分割方法包括全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割。

以下是Python代码示例，演示如何使用OpenCV库进行全局阈值分割：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0