AI切割主要分為以下幾種：
1. 基于像素顏色的閾值分割：將像素根據顏色閾值劃分到不同的區(qū)域。但是這種方法容易受到背景、光照等因素的干擾，導致分割效果不佳。
2. 基于邊緣的分割：首先檢測出邊緣，然后根據邊緣將圖像分割成不同的區(qū)域。但是邊緣檢測算法本身就存在一定的誤差，容易導致分割結果不準確。
3. 基于聚類的分割：將圖像分成數個不同的類別，每個類別都具有相似的像素。這種方法比較適合背景比較簡單的情況，但是對于復雜背景的圖像分割效果并不理想。
4. 基于深度學習的分割：利用深度學習的方法對圖像進行語義分割，實現(xiàn)像素級別的分割。這種方法效果最好，但是需要大量的數據和計算資源。
