简介：
图片分割是计算机视觉领域的重要任务之一，无论是增强图片理解还是为深度学习项目准备数据，图片分割的应用场景广泛，例如医疗成像、智能驾驶、目标识别等。随着人工智能（AI）的快速发展，普通用户也能用AI轻松完成图片分割工作。本篇文章将以“AI怎么分割图片”为主题，详解三种主流实现方法，帮助读者快速上手。
工具原料：
系统版本：Windows 11、macOS Ventura 13.5、Android 13
品牌型号：联想ThinkPad X1 Carbon 2023款、苹果MacBook Air M2、三星Galaxy S23
软件版本：Adobe Photoshop 2024版、Figma 2023.4.2、Segment Anything Model (SAM)提供的Demo工具
近年来，随着Meta AI推出的Segment Anything Model（SAM）大热，以AI工具为基础的图片分割逐渐变得易用又高效。用户无需任何开发经验，仅通过简单操作即可完成精准的图片分割。
1、工具介绍： Meta推出的SAM是一款集成化高效分割工具，在2023年问世。它可以进行“自动分割”，用户只需上传图片，模型便会快速分析并生成分割结果。SAM支持云端操作，兼容Mac、Windows和安卓设备。
2、使用场景案例： 以微博用户“小明”为例，他通过SAM分割了一张复杂的城市街景图片，精准分离了行人、自行车、和背景建筑物，最终实现了高质量的视觉分析处理。同理，家庭用户也能用它将照片中的人像和背景分离，用于制作个性化海报或短视频封面。
3、操作步骤：
（1）访问SAM官方Demo平台（需科学上网）；
（2）上传目标图片；
（3）选择“自动分割”功能，等待模型运行；
（4）下载分割结果，或者进行手动微调。
注意事项：该工具对清晰图片的处理效果更佳，不建议用模糊或过分噪点化图片进行操作。
Adobe Photoshop作为图像处理领域的领军者，在2024版中强化了AI驱动功能，使图片分割的效率和精度进一步提升。
1、工具介绍： Photoshop新增的“对象选择工具”基于AI技术，能够迅速检测图片中的主要元素（如人像、物体等），并生成对应的分割路径。作为一款桌面应用程序，Photoshop适合专业设计师或有较高精度需求的用户。
2、使用场景案例： 广告设计师小李需要设计一张以人像为主要部分的宣传海报。传统手工抠图方式太慢，而Photoshop的AI对象选择功能仅用10秒便分离了人像和背景，为后续排版节省了大量时间。
3、操作步骤：
（1）打开Photoshop 2024版，加载目标图片；
（2）选择“对象选择工具”，单击目标区域；
（3）系统自动生成精准的分割结果；
（4）用户可以按需微调分割线或直接使用结果。
注意事项： Photoshop功能丰富，但需要一定学习成本，新用户可能需要先完成一些基础教程。此外，正版软件需订阅Adobe Creative Cloud，费用较高。
对于具有编程基础或者愿意尝试一些开源工具的用户，通过调用开源图片分割模型也能实现高效分割。这种方法灵活性强，适用于批量处理或个性化需求。
1、工具介绍： 开源社区中有许多优秀的图片分割模型，例如基于TensorFlow的DeepLab、PyTorch的Mask R-CNN等。这些工具通常需要借助Python运行环境和相应的依赖包。
2、使用场景案例： 某公司需要批量分割产品图片以生成电子商城的遮罩效果，常规方法太耗时，工程师借助DeepLab模型编写了一个批处理脚本，轻松完成了上千张图片的自动分割和批量存储。
3、操作步骤：
（1）搭建Python运行环境，并安装所需依赖库（如TensorFlow、OpenCV）；
（2）从GitHub获取目标模型（如DeepLab发布的预训练模型）；
（3）加载模型及目标图片，通过代码调用运行模型；
（4）保存分割结果，用户按需求调整参数以优化模型效果。
注意事项：初学者建议先阅读模型官方文档，熟悉使用细则；处理大规模图片需配备高性能设备（如RTX 4080显卡）。
1、图片分割与传统“抠图”有何不同？ 图片分割不仅局限于抠图，它还可以生成不同区域的语义信息。例如在一张风景图片中，分割结果可以标注出天空、植物和水体等具体类别，这对于训练AI或改进算法来说极为重要。
2、边缘检测与图片分割的关系？ 边缘检测是图片分割的低级处理方式，很多模型（如Canny算法）在早期阶段就曾广泛应用于图片分割，但边缘检测仅识别轮廓，无法识别内部区域。
3、未来趋势：实时分割 随着硬件性能的发展，部分AI手机已支持实时图片分割。例如，iPhone 14支持摄像头智能人像分割功能，搭配视频模式取得了电影般的拍摄效果。
总结：
通过以上三种主流方法，用户能够轻松完成图片分割任务，选择云端AI工具（如SAM）可以快速获得自动化结果；Photoshop适合专业精度和设计需求；而开源模型则为批量任务或个性化需求提供无限可能。在科技飞速发展的今天，AI技术日益亲民化，我们期待未来的AI工具可以实现更多令人惊艳的功能。
