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~ 用矩形工具画一个条形，然后复制若干个。把这些条条都选中，让它们水平对齐并等距分布。
再鼠标右键，建立复合路径。
 
把刚刚生成的复合路径和要被做成条状的图形一起选择，鼠标右键，建立剪切蒙版。
 
看效果。
如果你想使用AI技术将图片切割成想要的条状，可以尝试以下方法：
1. 利用图像分割模型：使用深度学习的图像分割模型，如语义分割或实例分割模型，可以将图像中的不同物体或区域进行分割。你可以使用已有的预训练模型，如Mask R-CNN、U-Net等，或根据你的需求训练自定义的模型。
2. 使用图像编辑软件：使用专业的图像编辑软件，如Adobe Photoshop，可以使用选择工具（如套索工具、魔术棒工具等）手动选择并切割图像的区域。你可以根据所需的形状或边界，选择并删除不需要的部分。
3. 基于轮廓的图像分割：使用轮廓检测和分割算法，如Canny边缘检测、GrabCut等，可以从图像中提取出感兴趣的形状轮廓，并根据轮廓进行图像切割。
4. 基于AI的在线工具：有一些在线工具或平台提供基于AI的图像分割和编辑功能。你可以尝试使用这些工具，如Remove.bg、Lunapic等，它们提供了简单的图像切割功能。
无论你选择哪种方法，都需要确保有一定的图像处理和编辑技术。此外，AI技术的准确性和效果可能受到多个因素的影响，如图像质量、复杂度和选择的算法模型等。因此，根据具体情况选择合适的方法，并根据需要进行调整和优化。
AI可以通过图像处理算法将图片切割成条状。下面介绍一种常见的方法：基于边缘检测的图像切割。
1. 边缘检测：首先，使用AI算法来检测图像中的边缘。这可以通过应用一些常见的边缘检测算法，如Canny边缘检测算法、Sobel边缘检测算法等来实现。这些算法可以识别图像中的边缘信息。
2. 直线检测：接着，使用直线检测算法识别出图像中的条状特征。常用的直线检测算法有霍夫变换算法、RANSAC算法等。这些算法可以将边缘点组合成直线段，并去除非条状的干扰。
3. 切割：根据得到的直线段信息，可以计算出每个直线段的位置和长度。然后根据需要，将图像按照直线段的位置进行切割，从而实现将原始图像切割成多个条状的子图像。
需要注意的是，具体的实现过程和算法选择可能会根据具体的应用场景和需求有所不同。
AI可以使用图像处理算法将图片切割成条状。以下是一些可能的方法：
基于边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）找到图片中的边缘，然后根据边缘的位置将图片切割成条状。
基于色彩分割：使用颜色分割算法（如k-means聚类算法）将图片分割成若干个颜色区域，然后根据颜色区域的位置将图片切割成条状。
基于模板匹配：使用模板匹配算法（如SIFT算法）找到图片中的重复模式，然后根据模式的位置将图片切割成条状。
以上方法都需要先对图片进行预处理，如去噪、平滑等操作。同时，不同的图片可能需要使用不同的方法进行切割，因此需要根据实际情况选择合适的算法。
1. 首先，需要使用图像处理库（如OpenCV）来读取和处理图片。
2. 然后，可以使用图像处理算法（如边缘检测、色彩分割等）来将图片分割成条状。
3. 最后，可以使用图像处理库的函数将分割后的图像保存为条状图像。
具体实现步骤如下：
1. 使用OpenCV库中的imread()函数读取图片，并将其转化为灰度图像。
2. 使用Canny算法或其他边缘检测算法找出图片中的水平或垂直边缘。
3. 根据边缘的位置，将图像分割成若干条状图像。
4. 使用OpenCV库中的imwrite()函数将分割后的条状图像保存为文件。
需要注意的是，具体的实现方法会因图片的类型、大小和分割要求而有所不同，需要根据具体情况进行调整。

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