python defshow_mask_auto(masks_data, out_mask_path, out_path_01):""":param masks_data: 掩膜数据:param out_mask_path: 输出彩色掩膜:param out_path_01: 输出单波段掩膜:return: None"""iflen(masks_data) ==0:returnsorted_masks_data =sorted(masks_data, key=(lambdax: x['area']), rever...
pip install opencv-python==4.8.0.74 安装完成后在python中输入以下代码: importsysimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 如果没有报错说明环境配好了,进入下一步。 模型下载 先在github下原始包:(点下里面的Download Zip即可) GitHub - facebookresearch/segment-anything: The repository provides cod...
python defselect_point(event):# 鼠标点击事件globalpredictor, img_raster, image# 声明全局变量ifevent.button ==1:x, y = event.xdata, event.ydatainput_point = np.array([[int(x),int(y)]])# 单点 prompt 输入格式为(x, y)和并表示出点所带有的标签1(前景点)或0(背景点)。input_label = ...
pipinstallsegment-anything opencv-python numpy 1. 这里安装了 Segment Anything 库以及它的依赖。我们将会使用 OpenCV 处理图像数据,使用 NumPy 进行数值计算。 使用示例 下面的代码示例展示了如何使用 Segment Anything 进行图像分割。我们将加载一张示例图像,并对其进行分割处理。 代码示例 importcv2importnumpyasnpfrom...
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM),我开发了segment-anything-py[4]andsegment-geospatial[5]Python包,这些包现在可以在 PyPI 和 conda-forge 上使用。我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程...
segment anything python 要使用segment-anything库,您需要使用pip安装它。打开终端并运行以下命令: pip install segment-anything 安装完成后,您可以在Python代码中导入并使用segment-anything库。 import segment_anything #调用segment_anything库的函数或类 请查阅segment-anything库的文档,以了解可用的函数和类的具体调用...
新建一个终端界面后运行 pip install -e ./segment-anything 命令。然后运行 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx gradio 命令安装所需依赖。 最后运行 npm install --g yarn 安装模型。 在使用 npm 安装 yarn 时可能遇见网络问题,此时可以运行以下两种代码(选其中一个运行即可)...
cdsegment-anything pipinstall-e . 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。 pipinstallopencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ...
在运行之前,先安装 Segment Anything 模型。新建一个终端界面后运行 pip install -e ./segment-anything 命令。然后运行 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx gradio 命令安装所需依赖。 最后运行 npm install --g yarn 安装模型。
在开始之前,我们需要先确保你的本地环境已经安装了Python和相关的依赖库。接下来,按照以下步骤进行操作:步骤一:安装SAMSAM是一个基于Python的开源项目,你可以通过pip进行安装: pip install segmentanything 步骤二:配置环境变量为了方便使用SAM,你可以将SAM的路径添加到你的系统环境变量中。这样你就可以在任何地方直接运...