首先,我们需要安装SAM的demo。可以通过在终端中输入以下命令来安装: pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一...
首先要对需要分割的图片进行预处理,在左侧文件管理器中打开 segment-anything/demo/src/assets/data 目录,将想要处理的图片命名好并添加进去,这里用小狗的图片举例。 然后我们将 README 里的 panda.jpeg 改为 dog.jpeg,图片的名称也改为 dog。使用 Shift+Enter 运行这段代码。 然后我们返回到 segment-anything/dem...
https://segment-anything.com/demo 从官方放出的demo来看,只需要通过鼠标点击对应的物体,就可以有效识别: 又或者给定一张图片,让它识别出图像中所有的物体: Demo实际效果 对于边框比较明显的图像,分割的效果还是可以: image.png 还能够进一步分割多层图像: image.png 系统集成:基于SAM额外扩展 除此之外,SAM模型可以...
三、上手实践Segment Anything图像分割 首先进入Demo演示的官网地址,https://segment-anything.com/demo 点击Try to demo按钮,进行分割demo的操作界面,如下图所示 进行分割的实验图片,可以采用upload image手动上传自己的图片,进行demo的效果测试,与此同时,官方也提供了一定数量的现成测试图片,在这里我使用官方提供的图片...
我这里之所以直接使用源码内置的数据,主要就是不想再麻烦去自己标注这些点或者是画框,本来就是为了演示实践功能的。 到此为止是不是觉得也就这样的,其实还有,单独提示输入点或者框都是可以完美分割的,那么同时输入点和框呢?答案是肯定也可以,官方的Demo已经证实了,如下: ...
首先进入Demo演示的官网地址,https://segment-anything.com/demo 点击Try to demo按钮,进行分割demo的操作界面,如下图所示。 进行分割的实验图片,可以采用upload image手动上传自己的图片,进行demo的效果测试,与此同时,官方也提供了一定数量的现成测试图片,在这里我使用官方提供的图片进行演示。
CV大模型Segment Anything Model (SAM)——分割一切,具有预测提示输入的图像分割实践...,不得不说,最近的AI技术圈很火热,前面的风头大都是chatGPT的,自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后,CV圈也热起来了。好恐怖的增长速度,昨天写博客的时候也不到6k,今天
2、https://github.com/facebookresearch/segment-anythinghttps://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge SAM 2 code:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 SAM 2 demo:https://sam2.metademolab.com/ SAM 2 paper:https://arxiv.org/abs/2408.00714 ...
如已经使用在线推理网站,需要在已运行的终端输入 ctrl + c 终止当前网站的运行。首先要对需要分割的图片进行预处理,在左侧文件管理器中打开 segment-anything/demo/src/assets/data 目录,将想要处理的图片命名好并添加进去,这里用小狗的图片举例。 然后我们将 README 里的 panda.jpeg 改为 dog.jpeg,图片的名称也...
关于sam即segment-anythin中demo实现步骤 说实话,这个项目的readme写的真的不咋地,很乱。 我说说这个demo的部署实现步骤吧。 1.安装yarn,这个自己去安装吧 2.将demo/assets/data/dogs.jpg使用numpy读取,保存为npy文件,放在跟dogs.jpg同一目录下 image = cv2.imread('src/assets/data/dogs.jpg')...