在图像处理和计算机视觉领域，graph cut和graph cuts经常被提及，但在以下几个方面主要体现出不同：1.语境不同；2.实际操作不同；3.实际应用不同；4.算法复杂度不同；5.解决问题类型不同。总的来说，”graph cut”通常指的是一种特定的操作，即在图中进行切割，而”graph cuts”则更多的是指一种类别的算法，主要用于解决图分割问题。
1.语境不同
“graph cut”通常在描述一个操作时使用，比如”perform a graph cut”，它指的是在图中找到一个切割，将图划分为两个或多个子图。而”graph cuts”通常在描述一种算法或方法时使用，比如”graph cuts method”，它指的是一类用于图分割的算法。
2.实际操作不同
“graph cut”通常是一个操作，即在图中找到一条或多条边，将其切割，使得图被分割成两个或多个子图。而”graph cuts”则是一个过程，它包括构建图，定义能量函数，找到优异切割等步骤。
3.实际应用不同
“graph cut”的应用通常是在需要对图进行切割的场合，如网络流问题，社区发现等。而”graph cuts”的应用则更广泛，它不仅可以用于图分割，还可以用于图像分割，立体视觉，图像修复等问题。
4.算法复杂度不同
执行一次”graph cut”的算法复杂度通常较低，因为它只需要找到一条或多条边进行切割。而”graph cuts”算法则需要找到优异的切割，这需要解决一个优化问题，算法复杂度通常较高。
5.解决问题类型不同
“graph cut”通常用于解决将图划分为两个或多个子图的问题，如网络流问题。而”graph cuts”则用于解决找到优异切割的问题，如图像分割问题。
延伸阅读
图割在图像处理中的应用
图割在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用。特别是在图像分割领域，它被广泛应用于对象提取，背景分割等任务。
图割方法通常通过将图像转换为一个图，每个像素对应一个节点，相邻像素之间的相似性对应边的权重。然后定义一个能量函数，表示图割的代价，这个能量函数通常包括数据项（表示像素的观测值与其所在区域的一致性）和平滑项（表示相邻像素的标签一致性）。最后通过最小化能量函数，找到优异的图割，实现图像分割。
这种方法的优点是可以全局优化，能够找到全局优异解。缺点是算法复杂度较高，计算量较大。但通过一些优化方法，如多尺度技术，预分割等，可以大大提高计算效率。
