min_mask_region_area (int):如果>0,后处理将被应用于移除面积小于min_mask_region_area的遮罩中的不连接区域和孔。需要opencv。 output_mode (str):掩模的返回形式。可以是’binary_mask’, ‘uncompressed_rle’, 或者’coco_rle’。coco_rle’需要pycocotools。对于大的分辨率,'binary_mask’可能会消耗大量的...
min_mask_region_area, max(self.box_nms_thresh, self.crop_nms_thresh), ) # 将掩码编码为输出格式 # Encode masks if self.output_mode == "coco_rle": mask_data["segmentations"] = [coco_encode_rle(rle) for rle in mask_data["rles"]] elif self.output_mode == "binary_mask": mask_...
如果几个分割目标相连为一组,其中小于100px的分割直接移除(min_mask_region_area)(最大的目标小于100px,移除整组分割结果);分割的结果如果有空洞(小于100px)直接填充,带入如下: assertmodein["holes","islands"] correct_holes= mode =="holes"working_mask= (correct_holes ^mask).astype(np.uint8) n_lab...
# 设置作物重叠的程度crop_n_points_downscale_factor=2,# 在图层n中每面采样的点数被crop_n_points_downscale_factor**n缩减2# point_grids=None, # 用于取样的明确网格的列表,归一化为[0,1]min_mask_region_area=100,
img[m] = color_mask ax.imshow(img) 这段代码是一个用于显示标注(annotations)的函数 show_anns。下面是对代码的解读: 函数接受一个标注列表 anns 作为参数。 首先,检查标注列表的长度,如果列表为空,则直接返回。 根据标注的面积对标注进行排序,从大到小,使用 sorted 函数和 key 参数来实现排序。排序后的结果...
cd segment-anything 1. pip install-e. 1. 便可顺利安装成功! 以下是用于遮罩后处理、以COCO格式保存遮罩、示例笔记本和以 ONNX 格式导出模型的可选依赖项。同时,运行示例笔记本还需要安装 jupyter。 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ...
min_mask_region_area (int):如果>0,后处理将被应用于移除面积小于min_mask_region_area的遮罩中的不连接区域和孔。需要opencv。 output_mode (str):掩模的返回形式。可以是’binary_mask’, ‘uncompressed_rle’, 或者’coco_rle’。coco_rle’需要pycocotools。对于大的分辨率,'binary_mask’可能会消耗大量的...
eval() mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(mobile_sam, points_per_side=32, pred_iou_thresh=0.86, stability_score_thresh=0.92, crop_n_layers=0, crop_n_points_downscale_factor=2, min_mask_region_area=100, )# Requires open-cv to run post-processing) image = cv2.imread('../...
"--min-mask-region-area", type=int, default=None, help=( "Disconnected mask regions or holes with area smaller than this value " "in pixels are removed by postprocessing." ), )def write_masks_to_folder(masks: List[Dict[str, Any]], path: str) -> None: ...
1. from segment_anything import sam_model_registry 2. 3. sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=checkpoint) 正如我们已经讨论过的,每个图像可以使用一次图像编码器,然后可以多次运行更改提示、提示编码器和掩码解码器来从同一图像中检索不同的对象。考虑到这一事实,我们将模型分为两个独立的部分:ima...