除了NMS，計算機視覺中還有多個關鍵算法可以從圖論的角度進行分析和優化。首先，圖像分割算法，如超像素分割和圖割（Graph Cut），可以利用圖論中的最小割問題來實現高效的分割。這些算法將圖像視為一個圖，像素作為節點，並根據像素之間的相似性建立邊，從而實現精確的分割。
其次，物體追蹤算法，如基於圖的多目標追蹤，可以通過建立物體之間的關係圖來優化追蹤過程。這些算法可以利用圖的結構特性來提高追蹤的穩定性和準確性。
此外，特徵匹配和圖像檢索任務也可以從圖論的角度進行優化。通過將圖像特徵表示為圖中的節點，並利用圖的遍歷算法來進行相似性檢索，可以提高檢索的效率和準確性。
總之，圖論提供了一種強大的工具，可以用來分析和優化多種計算機視覺任務，從而提升算法的效率和性能。