提取的边界图像非常小

是指在图像处理中，通过各种算法和技术从原始图像中提取出边界信息，并将边界区域细化至非常小的尺寸。

边界图像是指在图像中物体与背景之间的边界线或边缘部分形成的图像。边界图像可以用于物体检测、目标识别、图像分割等应用中。

为了实现边界图像的提取，可以采用各种图像处理技术，其中包括但不限于以下方法：

1. 边缘检测算法：常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny等。这些算法通过计算图像中像素的梯度值或差异来寻找边缘。
2. 阈值分割：利用图像像素的灰度值进行阈值分割，将图像分为不同的区域，进而提取出边界。
3. 基于模型的方法：利用数学模型和统计方法，对图像进行建模和分析，提取出边界特征。
4. 基于机器学习的方法：使用机器学习算法，通过训练数据学习边界的特征，并对新的图像进行边界提取。

边界图像的应用场景非常广泛，例如：

1. 物体检测与识别：通过提取边界图像可以辅助物体检测和识别算法，从而实现自动驾驶、智能安防等领域的应用。
2. 图像分割：利用边界图像可以将图像分割为不同的区域，进而实现图像分析、目标提取等任务。
3. 图像增强：边界图像可以用于图像增强算法，使得图像边缘更加清晰、锐利。

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