视觉智能平台分割抠图是否内部还用到了什么？然后结果返回的域名有么？

视觉智能平台的分割抠功能通常涉及到多个算法和技术，这些可能包括但不限于：

1. 图像分割：这是抠图的核心，可以使用传统的图像处理技术，如阈值化、边缘检测、区域生长等，也可以使用基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。

2. 图像识别：为了更准确地分割出目标物体，可能需要用到图像识别技术来识别物体的轮廓和特征。

3. 图像融合：在分割目标物体后，可能需要将其融合到新的背景中，这涉及到图像融合技术。

4. 优化算法：为高分割的准确性和效率，可能会使用各种优化算法，如模拟退火、遗传算法等。

至于结果返回的域名，这通常取决于视觉智能平台的服务提供商。一般来说，当你调用API时，结果通常会返回到你的应用程序所在的服务器或域名。如果你需要将结果保存到特定的域名，你可能需要在你的应用程序中进行相应的设置。

如果你调用了多个算法接口，那么每个接口的结果可能会返回到不同的域名，或者都返回到同一个域名，这取决于服务提供商的设计。如果你需要确切的信息，建议直接咨询服务提供商。

视觉智能平台的分割抠图功能通常会使用多种计算机视觉技术来实现。以下是一些可能用到的技术：

1. 图像分割：图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程。常见的方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。这些方法可以帮助将图像中的前景对象与背景分离。

2. 深度学习：深度学习是计算机视觉领域的热门技术，可以用于图像分割和抠图。通过训练深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN），可以实现更准确和细致的分割效果。

3. 图像融合：在分割完成后，可能需要将分割结果与原始图像进行融合，以获得更自然和平滑的边界。这可以通过图像处理技术如泊松融合等实现。

4. 优化算法：为了提高分割的准确性和效率，可能会使用一些优化算法来改进分割结果。例如，可以使用图割算法（Graph Cut）来进行能量最小化，从而获得更好的分割效果。

至于结果返回的域名，这取决于您使用的视觉智能平台的具体设置和部署方式。通常情况下，平台会提供一个API接口供您调用，该接口会返回处理后的图像数据。您可以在调用API时查看返回的响应头或文档，以获取有关结果返回的域名信息。

如果您使用了多个算法接口，可能需要在代码中进行相应的处理和集成。具体的实现方式取决于您使用的编程语言和框架，以及视觉智能平台提供的API接口和文档。

你可以看下这几个算法结果的URL域名是否相同，如果不同，那就需要分别加白下。
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此回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”