2. 获取Segment Anything模型文件 你需要从官方渠道或可信来源下载Segment Anything的预训练模型文件。这些文件通常包括模型的权重和配置文件。 3. 安装必要的依赖库和框架 Segment Anything通常基于Python实现,并依赖于一些流行的深度学习框架,如PyTorch。你需要安装这些框架以及Segment Anything所需的其他Python库。 可以使用...
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...
另外,Segment Anything还提供了脚本提取并导出掩膜,这里我换用ssh方式连接容器。在容器详情页能找到SSH命令和连接密码。使用Windows自带的SSH工具即可连接: 进入主目录后,新建output文件夹作为输出路径,运行python脚本即可生成所有实例的分割掩膜文件。以下是实例,根据实际情况修改参数即可。 mkdiroutput#新建文件夹pythonscript...
目前我的代码结构大概如下:pythonfrom django.db import transactionfrom myapp.models import User, UserProfiledef register_user(request):username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password') try: with transaction.atomic(): new_user = User.objects.create(username=username, ...
SamPredictor函数(也可以使用segment_anything.utils.transforms)可以将矩形信息编码为特征向量(以实现对多个矩形的支持,transformed_boxes),然后预测masks。 python # ---多矩形输入---print("【多矩形分割阶段】")print("[%s]正在分割图片..."% datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))input_boxes...
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。
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...
python3 scripts/export_onnx_model.py --checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth --model-type vit_h --output sam_onnx_quantized_example.onnx 4.然后使用如下开启网址 yarn yarn start 然后部署就是这样,说实话就是个离线网页,交互性很差
github.com/facebookresearch/segment-anything 运行环境 系统:win10 GPU:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop 安装 官方推荐我们安装以上组件 Python 我们使用conda创建虚拟环境sam,Python版本指定为3.8 conda create -n sam python=3.8 创建成功 激活环境 conda activate sam 注意前面已经变成了 "sam" ...