计算机视觉中的图像分割方法可以分为以下几类：
阈值分割方法
原理：根据一定的标准自动确定最佳阈值，并根据灰度级使用这些像素来实现聚类。
应用场景：适用于目标和背景对比鲜明的图像，如黑白文档图片。
示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread（'image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
threshold_value = 128
_, thresholded_image = cv2.threshold（image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY）
cv2.imshow（'Original Image', image）
cv2.imshow（'Thresholded Image', thresholded_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
区域增长细分
原理：将具有相似属性的像素组合以形成区域，通过种子像素和邻域像素的合并来实现分割。
应用场景：适用于需要识别图像中相似区域的场景。
边缘检测分割方法
原理：利用像素灰度或边缘的颜色不连续检测区域，以实现图像分割。
应用场景：适用于需要检测图像边缘的场景，如物体轮廓提取。
基于聚类的分割
原理：基于样本之间的相似性作为类划分的标准，将图像划分为若干子类。
应用场景：适用于需要识别图像中不同类别的场景。
基于图论的分割
原理：通过构建图模型，利用最小切割算法找到最小割，从而区分前景和背景。
应用场景：适用于需要将图像分割成多个区域的场景，如图像抠图。
基于神经网络的分割
原理：通过训练神经网络模型，学习图像中像素之间的映射关系，从而实现图像分割。
常见模型：
全卷积神经网络（FCN）：将卷积神经网络与反卷积相结合，实现像素级的分类。
U-Net：基于FCN的改进模型，通过编码器和解码器的结构，捕获更高级别的特征。
DeepLab：使用ASPP结构，提高对不同尺度目标的分割能力。
建议
在实际应用中，选择哪种图像分割方法取决于具体任务的需求和图像的特性。对于需要高精度和高效率的应用场景，深度学习方法（如FCN、U-Net和DeepLab）是较好的选择。对于实时性要求较高的场景，可以考虑使用阈值分割和边缘检测方法。