总的来说,Meta AI 的 Segment Anything 模型为我们提供了一种全新的物体识别和分割方式,其强大的泛化能力和广泛的应用前景将极大地推动计算机视觉领域的发展。未来,我们期待看到更多基于 Segment Anything 的创新应用,以及在科学图像分析、照片编辑等领域的广泛应用。 2 模型代码+注释 2.1 模型预加载 我...
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...
SAM2(Segment Anything 2)是Meta开发的一个新模型,可以对图像中的任何物体进行分割,而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模:1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。 如果SAM可以分割任何东西,为什么我们还需要重新训练它?因为训练数据的原因...
代码示例 importcv2importnumpyasnpfromsegment_anythingimportSegmentAnything# 初始化 Segment Anything 模型segmentator=SegmentAnything()# 读取图像image=cv2.imread("example.jpg")image_rgb=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 对图像进行分割masks,scores,boxes=segmentator.segment(image_rgb)# 可视化分割结果...
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...
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。
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...
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 ...