图形界限检测通常用于确定图形或图像的边界范围，以确保其符合特定的要求或标准。
边缘检测：识别图形的边缘，确定其位置和形状。
轮廓提取：提取图形的轮廓，以便进行进一步的分析和处理。
边界完整性检查：检查图形的边界是否完整，有无缺失或断裂。
边界清晰度评估：评估图形边界的清晰度和锐利度。
尺寸测量：测量图形的尺寸，包括长度、宽度、直径等。
面积计算：计算图形的面积，以确定其大小。
周长测量：测量图形的周长，用于评估其形状的复杂程度。
角度测量：测量图形中的角度，如直角、钝角、锐角等。
对称性检查：检查图形是否对称，以评估其几何特征。
形状匹配：将图形与已知的形状进行匹配，以确定其类型或相似性。
图像分割：将图像分割成不同的区域，以便对每个区域进行单独的分析。
目标检测：检测图像中特定的目标或对象。
图像分类：将图像分类为不同的类别，如人物、风景、动物等。
图像识别：识别图像中的内容，如文字、数字、符号等。
图像增强：对图像进行增强处理，以提高其清晰度和可读性。
图像压缩：对图像进行压缩，以减少存储空间和传输带宽。
图像加密：对图像进行加密处理，以保护其安全性和隐私性。
图像水印添加：在图像中添加水印，以防止盗版和侵权。
图像质量评估：评估图像的质量，如清晰度、对比度、色彩等。
图像噪声检测：检测图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
图像模糊检测：检测图像是否模糊，以及模糊的程度。
图像失真检测：检测图像是否存在失真，如几何失真、色彩失真等。
图像拼接检测：检测图像是否经过拼接处理，以及拼接的质量。
图像篡改检测：检测图像是否被篡改，如添加、删除、修改等。
图像取证：通过对图像的分析和处理，获取有关图像来源、拍摄时间、拍摄地点等信息。
图像识别系统性能评估：评估图像识别系统的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
图像分类系统性能评估：评估图像分类系统的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
图像识别算法比较：比较不同图像识别算法的性能，选择最优的算法。
图像分类算法比较：比较不同图像分类算法的性能，选择最优的算法。
图像识别模型训练：使用训练数据训练图像识别模型，提高其性能。
图像分类模型训练：使用训练数据训练图像分类模型，提高其性能。
