我想先对图像进行分割，再导入深度学习网络进行分类应该如何操做？是把每个图象分割之后保存为新的文件再导入深度学习网络，还是再深度学习网络的图像预处理部分添加图像分割的代码？
你可以先对图像进行分割，然后将每个分割出来的部分保存为单独的文件，再导入深度学习网络进行分类。这样可以使得每个分类的输入都是单独的图像部分，有利于网络的学习和分类效果。
如果你想在深度学习网络的图像预处理部分添加图像分割的代码，也是可以的。你可以使用开源的图像分割算法，例如Mask R-CNN或U-Net等，将其集成到网络中，使得网络可以在训练过程中自动进行图像分割和分类。这种方法可以减少手动分割图像的工作量，但需要对网络进行修改和调整，以适应新的任务和数据集。
下面是对单张图像进行分割和保存的代码示例：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 进行图像分割
# ...
# 保存分割后的图像
cv2.imwrite('image_part1.jpg', part1)
cv2.imwrite('image_part2.jpg', part2)
# ...
在导入深度学习网络进行分类时，你可以使用类似于以下的代码来读取和处理分割后的图像文件：
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
# 读取图像部分
part1 = load_img('image_part1.jpg', target_size=(224, 224))
part2 = load_img('image_part2.jpg', target_size=(224, 224))
# ...
# 将图像部分合并为单张图像
img = np.concatenate([part1, part2, ...], axis=1)
# 对图像进行预处理
img = preprocess_input(img)
# 使用网络进行分类
# ...