分割器是一种常用的计算机视觉技术，用于将图像或视频中的物体分离出来。在使用分割器进行物体分割时，需要考虑以下几个关键因素：

　　1.数据集的选择：数据集是训练和测试分割器的关键因素之一。良好的数据集应当包含大量的样本，覆盖各种实际应用场景，且样本需进行充分的标注。数据集的质量和数量是影响分割器性能的重要因素。

　　2.分割器的选择：不同的分割器适用于不同类型的应用场景，因此，在进行物体分割前需要选择适合的分割器。常见的分割器类型包括阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭等。这些分割器在不同的环境下都有各自的特点和应用场景，应根据具体需求进行选择。

　　3.物体特征的选择：分割器通常需要根据物体的特征进行分割，因此，选取合适的特征信息对分割结果有重要影响。对于不同类型的物体，需要分析其特征并选择对应的特征信息，才能实现更准确的分割。

　　4.参数的调整：在使用分割器时，需要对分割器的参数进行调整，以获得更好的分割效果。例如，对于阈值分割算法，需要选择合适的阈值；对于区域生长算法，需要确定生长的起点和生长的阈值等。

　　5.前期处理的影响：在进行物体分割前，往往需要对图像进行一些前期处理，例如去噪、图像增强等。这些处理过程对分割效果有重要影响，因此需要选择合适的预处理方法，确保对分割结果的影响的很小化。

　　综上，物体分割的关键要素包括选择合适的数据集、分割器、物体特征，并进行参数调整和前期处理。只有综合考虑这些因素，才能获得准确有效的分割结果。随着分割器技术的不断发展，未来的分割器将更加智能化和有效化，为物体分割带来更多的便利和效率。