基于编码结构的图像分割网络虽然能在复杂背景及环境中基于特征分割出图像区域，不过其提取的轮廓特征依然较为粗糙，不足为真实尺寸测量提供依据，直到MaskRCNN才做到了像素级图像分割，为尺寸测量提供了依据。除此之外，MaskRCNN将目标检测和语义分割结合，对农产品尺寸测量及分类提供了指导性算法，也是目前研究优化的主要方向。
在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用类间方差法初分割，继而使用熵发二次分割提取病虫害区域。另外，彩片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。其中，HSV（或者HSI）更为可靠，其更的表示同一视觉感受颜色在不同光照条件下的区间。
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