如何使用Segment Anything
安装Segment Anything: 克隆GitHub仓库并通过pip安装包：git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
下载模型检查点: 从Segment Anything GitHub仓库下载预训练模型检查点。
导入所需模块: 导入必要的模块：from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
加载模型: 使用检查点加载SAM模型：sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
准备输入图像: 加载并预处理输入图像：image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
生成掩码: 使用SamAutomaticMaskGenerator生成掩码：mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
提供提示（可选）: 为了更精确的分割，提供点或框等提示以指导模型：predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
可视化结果: 使用matplotlib或其他可视化工具在原始图像上显示生成的掩码
Segment Anything 常见问题解答
Segment Anything Model（SAM）是由Meta AI开发的一种用于图像分割的AI模型。它可以根据点或框等各种输入提示对图像中的任何对象进行分割，无需额外训练。SAM旨在对新对象和图像进行零样本泛化。
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