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SAM的demo源码使用
结合SAM，进行人机交互ui使用的案例介绍：
最近新发现的，可以利用这个模型，进行一个简单的UI使用，效果如下：
labelimg结合SAM实现半自动标注软件
SAM的demo源码使用
首先说明这个链接里面的代码是关于demo的，目前还不能训练。
原仓库
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
我们都知道在CV领域比较重要的处理图像的几个方向有：识别，测量（标定），三维物体重建等。
识别是最基础也是最重要的，那么分割在识别里面更是重中之重，所以这个大模型分割真的是：一个字“6”.
官方给出了demo供大家体验
demo
放个示例：
到上面给的链接（原仓库），去下载即可。
看到最近比较火的CV分割神器，于是思考看看代码，在这里记录一哈自己踩过的坑。
首先是在上面链接里面点击code进行下载
然后解压到目标文件夹下面
然后下载模型库，放到解压目录文件夹下面，也就是和setup.py同一目录下。
如果是个人笔记本的话，这里推荐vit-b
如果想要使用vit-h，建议用小分辨率的图片并修改batch_size的大小
（即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=16)），或者部署到服务器上。
配置环境，按照原文所述，环境配置为：
安装 PyTorch 和 TorchVision 依赖项。强烈建议同时安装具有CUDA支持的PyTorch和TorchVision. python>=3.8 pytorch>=1.7（如果要导出onnx则>=2.0） torchvision>=0.8
还有依赖库：matplotlib,pycocotools,opencv-python,onnx,onnxruntime(这些是必须安装的)
官方给的安装方式有
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git或者：
git clone git@github.com:facebookresearch/segment-anything.gitcd segment-anything; pip install -e .还有：
pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx以上方式对于我而言好像出错了，我就采取的另外的方式：
利用cmd打开到解压文件目录里面（就是含有setup.py），然后输入以下指令：
进行安装即可，对了我是用的anconda环境，建议创建一个新的虚拟环境，避免干扰自己的其他配置，注意python版本一定要>=3.8
conda create -n 环境名 python=3.8conda activate 环境名即可python setup.py install环境配置好以后，根据自身情况去考虑，是否采用GPU和cpu的问题。
接下来我们开始运行开源的demo,有两种方式：
cmd命令：注意notebooks/images/是指你的输入图片路径，output是指的输出mask的路径，后面的–device cpu如果加了，就会采用cpu跑，不然会默认GPU。
python scripts/amg.py--checkpoint sam_vit_b_01ec64.pth--model-type vit_b --input notebooks/images/--output output --device cpu创建一个train.py在相同目录下（setup.py）
里面代码如下：
import sysimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictormatplotlib.use('TkAgg')def show_anns(anns):if len(anns) == 0:returnsorted_anns = sorted(anns, key=(lambda x: x['area']), reverse=True)ax = plt.gca()ax.set_autoscale_on(False)polygons = []color = []for ann in sorted_anns:m = ann['segmentation']img = np.ones((m.shape[0], m.shape[1], 3))color_mask = np.random.random((1, 3)).tolist()[0]for i in range(3):img[:,:,i] = color_mask[i]ax.imshow(np.dstack((img, m*0.35)))sys.path.append("..")sam_checkpoint = "sam_vit_b_01ec64.pth"model_type = "vit_b"device = "cuda"#如果想用cpu,改成cpu即可sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)image = cv2.imread('notebooks/images/dog.jpg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# plt.figure(figsize=(20,20))# plt.imshow(image)# plt.axis('off')# plt.show()mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam)masks = mask_generator.generate(image)print(len(masks))plt.figure(figsize=(20,20))plt.imshow(image)show_anns(masks)plt.axis('off')plt.show()# import torch # 如果pytorch安装成功即可导入# print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用# print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量# print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号我遇到的问题有：
如果采用GPU运行报错为：
则是因为GPU要求内存太大，把模型改成vit-b即可，我用vit-h就会报这个错了！
如果报错为：
则添加以下代码即可：
import matplotlibmatplotlib.use('TkAgg')最后运行效果是这样的：
根据相关文档查明，如果需要导出onnx模型，也就是官方的下面命令：
python scripts/export_onnx_model.py--checkpoint sam_vit_b_01ec64.pth--model-type vit_b --output 输出文件路径会报错如下：
官方更新了导出onnx的配置文档,要求：
ONNX 导出函数使用 opset 版本 17，该版本需要 pytorch>=2.0 而不是pytorch>=1.7
结合SAM，进行人机交互ui使用的案例介绍：
最近新发现的，可以利用这个模型，进行一个简单的UI使用，效果如下：
成功裁剪下来图片。
首先说明代码不是我最开始原创，这里只是作为分享的案例，代码中的注释为个人理解，如果侵权，可以联系删除。
首先导入头文件如下：
import cv2 #opencv为了读取图片和保存图片import os #因为涉及到读取文件路径import numpy as np #涉及到矩阵计算from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor#不用多说，为了使用SAM，因此建议，新建一个test.py,放置到与setup在同一目录下。按照原作者的想法是：
做一个抠图的UI界面，底层依赖SAM，通过鼠标点击进行人机交互。
因此首先定义了几个函数。
nput_dir = 'input'#input文件夹名称，用来存放即将抠图的图像output_dir = 'output' #输出图像的文件名称，用来抠图完毕的图像crop_mode=True #是否裁剪到最小范围，在后面的判定里面会用到#alpha_channel是否保留透明通道print('最好是每加一个点就按w键predict一次')os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) #创建目录image_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg','.JPG','.JPEG','.PNG'))] #os.lisdir 将以图片的格式保存的文件名，以数组的方式保存sam = sam_model_registry["vit_b"](checkpoint="sam_vit_b_01ec64.pth")_ = sam.to(device="cuda")#注释掉这一行，会用cpu运行，速度会慢很多predictor = SamPredictor(sam)#SAM预测图像写了自定义函数如下：
鼠标点击，这里运用了opencv里面的鼠标函数
EVENT_MOUSEMOVE 0#滑动
EVENT_LBUTTONDOWN 1 #左键点击
EVENT_RBUTTONDOWN 2 #右键点击
EVENT_MBUTTONDOWN 3 #中键点击
EVENT_LBUTTONUP 4#左键放开
EVENT_RBUTTONUP 5#右键放开
EVENT_MBUTTONUP 6#中键放开
EVENT_LBUTTONDBLCLK 7#左键双击
EVENT_RBUTTONDBLCLK 8#右键双击
EVENT_MBUTTONDBLCLK 9#中键双击
def mouse_click(event, x, y, flags, param):#鼠标点击事件global input_point, input_label, input_stop#全局变量，输入点，if not input_stop:#判定标志是否停止输入响应了！if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN :#鼠标左键input_point.append([x, y])input_label.append(1)#1表示前景点elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN :#鼠标右键input_point.append([x, y])input_label.append(0)#0表示背景点else:if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN or event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN :#提示添加不了print('此时不能添加点,按w退出mask选择模式')用来存放预测的mask
def apply_mask(image, mask, alpha_channel=True):#应用并且响应maskif alpha_channel:alpha = np.zeros_like(image[..., 0])#制作掩体alpha[mask == 1] = 255#兴趣地方标记为1，且为白色image = cv2.merge((image[..., 0], image[..., 1], image[..., 2], alpha))#融合图像else:image = np.where(mask[..., None] == 1, image, 0)#np.where（1，2，3） 是以1为条件，如果满足，执行2，否则执行3return image赋予颜色到掩体上，展示到图像
def apply_color_mask(image, mask, color, color_dark = 0.5):#对掩体进行赋予颜色for c in range(3):#从0->3image[:, :, c] = np.where(mask == 1, image[:, :, c] * (1 - color_dark) + color_dark * color[c], image[:, :, c])return image进行下一个图像
def get_next_filename(base_path, filename):#进行下一个图像name, ext = os.path.splitext(filename)for i in range(1, 101):new_name = f"{name}_{i}{ext}"if not os.path.exists(os.path.join(base_path, new_name)):return new_namereturn None保存ROI区域
ef save_masked_image(image, mask, output_dir, filename, crop_mode_):#保存掩盖部分的图像（感兴趣的图像）if crop_mode_:y, x = np.where(mask)y_min, y_max, x_min, x_max = y.min(), y.max(), x.min(), x.max()cropped_mask = mask[y_min:y_max+1, x_min:x_max+1]cropped_image = image[y_min:y_max+1, x_min:x_max+1]masked_image = apply_mask(cropped_image, cropped_mask)else:masked_image = apply_mask(image, mask)filename = filename[:filename.rfind('.')]+'.png'new_filename = get_next_filename(output_dir, filename)if new_filename:if masked_image.shape[-1] == 4:cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, new_filename), masked_image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9])else:cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, new_filename), masked_image)print(f"Saved as {new_filename}")else:print("Could not save the image. Too many variations exist.")定义了后面循环会用到的变量：
current_index = 0 #图像序号cv2.namedWindow("image") #UI窗口名称cv2.setMouseCallback("image", mouse_click) #鼠标点击返回作用在image window的窗口input_point = [] #定义空数组input_label = [] input_stop=False #定义bool利用了三个while循环
while True:filename = image_files[current_index]image_orign = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))image_crop = image_orign.copy()#原图裁剪image = cv2.cvtColor(image_orign.copy(), cv2.COLOR_BGR2RGB)#原图色彩转变selected_mask = Nonelogit_input= Nonewhile True:#print(input_point)input_stop=Falseimage_display = image_orign.copy()display_info = f'{filename} | Press s to save | Press w to predict | Press d to next image | Press a to previous image | Press space to clear | Press q to remove last point 'cv2.putText(image_display, display_info, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)for point, label in zip(input_point, input_label):#输入点和输入类型color = (0, 255, 0) if label == 1 else (0, 0, 255)cv2.circle(image_display, tuple(point), 5, color, -1)if selected_mask is not None :color = tuple(np.random.randint(0, 256, 3).tolist())selected_image = apply_color_mask(image_display,selected_mask, color)cv2.imshow("image", image_display)key = cv2.waitKey(1)if key == ord(" "):input_point = []input_label = []selected_mask = Nonelogit_input= Noneelif key == ord("w"):input_stop=Trueif len(input_point) > 0 and len(input_label) > 0:#todo 预测图像predictor.set_image(image)#设置输入图像input_point_np = np.array(input_point)#输入暗示点,需要转变array类型才可以输入input_label_np = np.array(input_label)#输入暗示点的类型#todo 输入暗示信息，将返回masksmasks, scores, logits= predictor.predict(point_coords=input_point_np,point_labels=input_label_np,mask_input=logit_input[None, :, :] if logit_input is not None else None,multimask_output=True,)mask_idx=0num_masks = len(masks)#masks的数量while(1):color = tuple(np.random.randint(0, 256, 3).tolist())#随机列表颜色，就是image_select = image_orign.copy()selected_mask=masks[mask_idx]#选择msks也就是,a,d切换selected_image = apply_color_mask(image_select,selected_mask, color)mask_info = f'Total: {num_masks} | Current: {mask_idx} | Score: {scores[mask_idx]:.2f} | Press w to confirm | Press d to next mask | Press a to previous mask | Press q to remove last point | Press s to save'cv2.putText(selected_image, mask_info, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)#todo 显示在当前的图片,cv2.imshow("image", selected_image)key=cv2.waitKey(10)if key == ord('q') and len(input_point)>0:input_point.pop(-1)input_label.pop(-1)elif key == ord('s'):save_masked_image(image_crop, selected_mask, output_dir, filename, crop_mode_=crop_mode)elif key == ord('a') :if mask_idx>0:mask_idx-=1else:mask_idx=num_masks-1elif key == ord('d') :if mask_idx0:input_point.pop(-1)input_label.pop(-1)elif key == ord('s') and selected_mask is not None :save_masked_image(image_crop, selected_mask, output_dir, filename, crop_mode_=crop_mode)if key == 27:break完整代码如下：
import cv2import osimport numpy as npfrom segment_anything import sam_model_registry, SamPredictorinput_dir = 'input'output_dir = 'output'crop_mode=True#是否裁剪到最小范围#alpha_channel是否保留透明通道print('最好是每加一个点就按w键predict一次')os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)image_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg','.JPG','.JPEG','.PNG'))]sam = sam_model_registry["vit_b"](checkpoint="sam_vit_b_01ec64.pth")_ = sam.to(device="cuda")#注释掉这一行，会用cpu运行，速度会慢很多predictor = SamPredictor(sam)#SAM预测图像def mouse_click(event, x, y, flags, param):#鼠标点击事件global input_point, input_label, input_stop#全局变量，输入点，if not input_stop:#判定标志是否停止输入响应了！if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN :#鼠标左键input_point.append([x, y])input_label.append(1)#1表示前景点elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN :#鼠标右键input_point.append([x, y])input_label.append(0)#0表示背景点else:if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN or event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN :#提示添加不了print('此时不能添加点,按w退出mask选择模式')def apply_mask(image, mask, alpha_channel=True):#应用并且响应maskif alpha_channel:alpha = np.zeros_like(image[..., 0])#制作掩体alpha[mask == 1] = 255#兴趣地方标记为1，且为白色image = cv2.merge((image[..., 0], image[..., 1], image[..., 2], alpha))#融合图像else:image = np.where(mask[..., None] == 1, image, 0)return imagedef apply_color_mask(image, mask, color, color_dark = 0.5):#对掩体进行赋予颜色for c in range(3):image[:, :, c] = np.where(mask == 1, image[:, :, c] * (1 - color_dark) + color_dark * color[c], image[:, :, c])return imagedef get_next_filename(base_path, filename):#进行下一个图像name, ext = os.path.splitext(filename)for i in range(1, 101):new_name = f"{name}_{i}{ext}"if not os.path.exists(os.path.join(base_path, new_name)):return new_namereturn Nonedef save_masked_image(image, mask, output_dir, filename, crop_mode_):#保存掩盖部分的图像（感兴趣的图像）if crop_mode_:y, x = np.where(mask)y_min, y_max, x_min, x_max = y.min(), y.max(), x.min(), x.max()cropped_mask = mask[y_min:y_max+1, x_min:x_max+1]cropped_image = image[y_min:y_max+1, x_min:x_max+1]masked_image = apply_mask(cropped_image, cropped_mask)else:masked_image = apply_mask(image, mask)filename = filename[:filename.rfind('.')]+'.png'new_filename = get_next_filename(output_dir, filename)if new_filename:if masked_image.shape[-1] == 4:cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, new_filename), masked_image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9])else:cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, new_filename), masked_image)print(f"Saved as {new_filename}")else:print("Could not save the image. Too many variations exist.")current_index = 0cv2.namedWindow("image")cv2.setMouseCallback("image", mouse_click)input_point = []input_label = []input_stop=Falsewhile True:filename = image_files[current_index]image_orign = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))image_crop = image_orign.copy()#原图裁剪image = cv2.cvtColor(image_orign.copy(), cv2.COLOR_BGR2RGB)#原图色彩转变selected_mask = Nonelogit_input= Nonewhile True:#print(input_point)input_stop=Falseimage_display = image_orign.copy()display_info = f'{filename} | Press s to save | Press w to predict | Press d to next image | Press a to previous image | Press space to clear | Press q to remove last point 'cv2.putText(image_display, display_info, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)for point, label in zip(input_point, input_label):#输入点和输入类型color = (0, 255, 0) if label == 1 else (0, 0, 255)cv2.circle(image_display, tuple(point), 5, color, -1)if selected_mask is not None :color = tuple(np.random.randint(0, 256, 3).tolist())selected_image = apply_color_mask(image_display,selected_mask, color)cv2.imshow("image", image_display)key = cv2.waitKey(1)if key == ord(" "):input_point = []input_label = []selected_mask = Nonelogit_input= Noneelif key == ord("w"):input_stop=Trueif len(input_point) > 0 and len(input_label) > 0:#todo 预测图像predictor.set_image(image)#设置输入图像input_point_np = np.array(input_point)#输入暗示点,需要转变array类型才可以输入input_label_np = np.array(input_label)#输入暗示点的类型#todo 输入暗示信息，将返回masksmasks, scores, logits= predictor.predict(point_coords=input_point_np,point_labels=input_label_np,mask_input=logit_input[None, :, :] if logit_input is not None else None,multimask_output=True,)mask_idx=0num_masks = len(masks)#masks的数量while(1):color = tuple(np.random.randint(0, 256, 3).tolist())#随机列表颜色，就是image_select = image_orign.copy()selected_mask=masks[mask_idx]#选择msks也就是,a,d切换selected_image = apply_color_mask(image_select,selected_mask, color)mask_info = f'Total: {num_masks} | Current: {mask_idx} | Score: {scores[mask_idx]:.2f} | Press w to confirm | Press d to next mask | Press a to previous mask | Press q to remove last point | Press s to save'cv2.putText(selected_image, mask_info, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)#todo 显示在当前的图片,cv2.imshow("image", selected_image)key=cv2.waitKey(10)if key == ord('q') and len(input_point)>0:input_point.pop(-1)input_label.pop(-1)elif key == ord('s'):save_masked_image(image_crop, selected_mask, output_dir, filename, crop_mode_=crop_mode)elif key == ord('a') :if mask_idx>0:mask_idx-=1else:mask_idx=num_masks-1elif key == ord('d') :if mask_idx0:input_point.pop(-1)input_label.pop(-1)elif key == ord('s') and selected_mask is not None :save_masked_image(image_crop, selected_mask, output_dir, filename, crop_mode_=crop_mode)if key == 27:break使用方法，如下：
使用gui（环境要配置好，再开始），另外注意下述的w，s，q按键均要在英文输入法下使用
1.将待抠图的图片放到input文件夹中，然后启动程序（运行test.py）。
2、在图像上左键单击选择前景点（绿色），右键单击选择背景点（红色）。
3、按下w键使用模型进行预测，进入Mask选取模式。
4、在Mask选取模式下，可以按下a和d键切换不同的Mask。
5、按下s键保存抠图结果。
6、按下w键返回选点模式，下次模型将会在此mask基础上进行预测
7、按 q 键删除最新一个选定的点
利用裁剪下来的图片进行，融合，也就是常说的换背景图：
博文链接如下：
实现图片的裁剪和融合。_Helloorld_1的博客-CSDN博客
新的研究思考：
可以结合labelimg和SAM进行半自动标注软件，虽然百度里面也有智能标注easy，但是下载数据集很麻烦。
labelimg结合SAM实现半自动标注软件
这里有一个案例希望可以帮助到大家，代码的地址：
gyhdc/LabelSAM-for-yolo: 简易的yolo半自动标注库，目前只支持单目标。如果数据集图片背景复杂，可能工作量不比直接标的小，因为sam是通用的分割模型。但是可以适当通过调整参数修改。 (github.com)https://github.com/gyhdc/LabelSAM-for-yolo由一位UP博主开源的仓库，供大家学习，如上述所叙述，是结合labelimg和SAM来实现自动化标注。
效果如下：
效果还行，这里是将的所有识别出来的物体，都进行标注了，所以看着会比较乱（因此，按照原文所述，这个工具适合单一目标物体的辅助标注，背景最好简单点）。
本文只是补充说明，开源代码的使用。
下载（download zip）上述仓库代码：
进行解压：
如果配置了SAM环境了，这里就可以不用管了。
将前面下载的vit-b模型放到文件夹model下面即可。
将要自动标注的图片放到images / train下即可
最后生成的标注数据会被放到labels/ train里面去。
pycharm打开并运行main.py
默认是vit-b模型，运行即可，会批量完成文件夹下的图片标注。
标注完成后会得到这些（txt-标注信息）文件：
然后咱们就可以打开labelimg进行辅助标注了。
win+R，输入cmd，（也可以直接在上面txt文件夹上方输入cmd+enter回车键）
打开环境
conda activate 环境名（前面创建的）如果没有labelimg，可以安装：
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用labelimg，只需要在cmd中输入：
labelimg
就会出来这个界面
按照上述标号，将路径选择完，就会出现：
可以delete进行多余标注删除。当然这个案例本身作用不大，但是带来了思考如何让SAM为我们服务，标注本来就是一件特别繁琐的事。
百度结合SAM，产生的PaddleSeg
参考链接如下：pasddleseg