技术标签: YOLOV8系列 python 语义分割 实例分割 计算机视觉 pytorch 人工智能 sam
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引言: 介绍人工智能(AI)的发展趋势,特别是在图像分割领域。强调基础模型在AI发展中的作用,以及Meta AI开发的SAM模型如何定义这个新的里程碑。
SAM的介绍:
技术进展:
应用实例:
SAM的未来与挑战:
本文直接使用的ultralytics框架,直接进行模型下载实现的,这是我个人认为sam实现最简答的一种方法,基本有一定python基础的人直接都可以去实现它。在这里我进做演示和一些思路的说明,仅供参考。如果喜欢希望大家多多支持点赞收藏。
1. 搭建一个python环境:略。
2. 安装ultralytics:安装ultralytics说明,点击跳转。
3. 复制下面这段代码:
from ultralytics import SAM
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
# 加载sam模型,如果没有这个框架也会自动的为你下载
model = SAM('sam_b.pt')
# 读取一张图片,
orig_img = cv2.imread('test.jpg')
# 使用模型进行推理, 后面save=True的参数可以输出测试分割的图片
results = model(orig_img,save=True)
# 这里是我获取mask编码部分的。 [22] 是你想切取对应mask部分的标签值,想切哪个填哪个
mask = results[0].masks.data[22].cpu().numpy()
# 应用掩码到原始图像
# 如果你想要背景是黑色的
masked_image = np.zeros_like(orig_img)
masked_image[mask] = orig_img[mask]
# 如果你想要背景透明(假设原始图像是RGB格式)
# 创建一个RGBA图像,其中背景是透明的
alpha_channel = np.ones(mask.shape, dtype=orig_img.dtype) * 255 # 创建alpha通道
masked_image_rgba = np.dstack((masked_image, alpha_channel)) # 将alpha通道添加到RGB通道
masked_image_rgba[~mask] = (0, 0, 0, 0) # 将非掩码区域设置为透明
# 保存图片,黑色背景
cv2.imwrite('masked_image_test.jpg', masked_image)
# 如果背景是透明的
cv2.imwrite('masked_image_test.png', masked_image_rgba)
效果如下:
1. 在代码中,保存runs的结果是这样的:
在这里我们可以看到哪个类别是哪个标签,我们记住标签后,在后续的代码中, 填入你想切取的编码。比如我切的是这个女子的脸:
有了这个之后,抠图就变得简简单单,同时如果是想做ui的小伙伴,还可以通过点击(获取鼠标以及mask所在区域,通过坐标包含的方式对图片进行选择或者多选。然后实现自定义抠图),这样抠图就变得简简单单。
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