sam2转coco json格式

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刀检测,过滤长宽比


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import os
import json
import shutil

import cv2
import numpy as np
import random
import time

class MyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        else:
            return super(MyEncoder, self).default(obj)

if __name__ == '__main__':

    debug_show=1
    to_json=1
    base_dir=r'E:\project\Grounded-SAM-2-main\dao_video_11\dao_video'
    save_dir=r'E:\project\Grounded-SAM-
<think>好的,用户让我介绍一下“labelme with SAM”。首先,我需要确认这两个东西分别是什么,然后再看看它们是怎么结合在一起的。 Labelme是一个常用的图像标注工具,用于创建训练机器学习模型的数据集,特别是计算机视觉任务。用户可以通过它手动绘制多边形、矩形等来标注对象,生成JSON文件。而SAM是Meta的Segment Anything Model,这是一个强大的图像分割模型,能够自动分割图像中的对象,支持点、框等输入提示。 接下来,“labelme with SAM”应该是指将Labelme和SAM结合起来使用,可能是在Labelme中集成SAM的功能,以提高标注效率。用户可能是在寻找如何利用SAM的自动分割能力来减少手动标注的工作量。 需要确认是否存在官方的集成,或者是否有社区开发的工具或插件。根据之前的知识,Labelme本身是支持自定义插件的,可能有人开发了利用SAM的插件。比如,用户可以在Labelme中使用SAM生成的分割结果,然后进行微调,而不是从头开始画多边形。 此外,用户可能关心的是使用步骤、优势以及可能的安装配置问题。需要说明如何安装SAM,配置环境,以及在Labelme中如何使用。可能需要Python环境,安装相应的库,比如segment-anything,以及下载模型权重。 还要考虑用户可能的背景,可能是研究人员或开发者,需要处理大量图像标注任务,希望节省时间。因此,回答中应强调效率提升,同时可能提到结合手动和自动的优点,比如先自动分割再手动调整,确保准确性。 可能需要提到具体的实现方式,比如通过脚本将SAM的分割结果导入Labelme,或者有现成的工具如Label Studio结合SAM,但用户明确提到Labelme,所以需要聚焦在Labelme的相关解决方案。 另外,注意用户可能遇到的环境配置问题,比如PyTorch版本、CUDA支持等,是否需要GPU加速。同时,提供参考链接或GitHub仓库可能会有帮助,但需要确认是否有可靠来源。 最后,总结Labelme with SAM的好处,比如快速标注、减少重复劳动,适用于需要高质量标注数据的项目,如目标检测、图像分割任务等。</think>**LabelMe with SAM** 是将传统的图像标注工具 **LabelMe** 与 Meta 的 **Segment Anything Model (SAM)** 相结合的解决方案,旨在提升图像标注效率。以下是详细介绍: --- ### **1. 工具背景** - **LabelMe**: 一个开源的图像标注工具,支持手动绘制多边形、矩形、关键点等标注,生成 JSONCOCO 格式的数据集。适用于目标检测、语义分割等任务,但完全依赖人工操作,耗时较长。 - **Segment Anything Model (SAM)**: Meta 推出的通用图像分割模型,支持通过点、框或文本提示自动分割图像中的对象。优势在于零样本泛化能力,无需特定训练即可分割新对象。 --- ### **2. LabelMe with SAM 的作用** 将 SAM 集成到 LabelMe 中,**实现半自动标注**: - **自动分割**:通过 SAM 快速生成对象掩膜(mask),减少手动绘制多边形的时间。 - **人工修正**:在 SAM 结果基础上调整边缘、修正错误,保证标注质量。 - **支持多种提示**:用户可通过点击(点提示)或画框(框提示)引导 SAM 分割目标。 --- ### **3. 使用场景** - **高效标注**:适用于需要处理大量图像的标注任务(如自动驾驶、医学影像)。 - **复杂对象**:对边缘复杂、不规则的对象(如树木、细胞)分割效果显著。 - **标注工具升级**:为传统工具引入 AI 能力,降低人工成本。 --- ### **4. 使用方法** #### **方案一:通过插件或扩展** 部分开发者社区提供了将 SAM 集成到 LabelMe 的插件或脚本,例如: 1. **安装依赖**: ```bash pip install labelme segment-anything-py torch torchvision ``` 2. **下载 SAM 模型权重**(如 `sam_vit_h_4b8939.pth`)。 3. **运行扩展版 LabelMe**:启动时加载 SAM 模型,界面中新增按钮(如“SAM 分割”)。 4. **交互标注**: - 点击目标对象区域作为提示点,SAM 自动生成掩膜。 - 手动调整掩膜边缘或删除错误结果。 #### **方案二:外部脚本调用** 若无直接插件,可通过脚本结合 SAM 和 LabelMe: 1. 用 SAM 批量生成掩膜并保存为 JSON/PNG2. 将结果导入 LabelMe 进行人工校验和修正。 --- ### **5. 优势与局限** - **优势**: - 标注速度提升 50% 以上(尤其对复杂对象)。 - 减少人工疲劳,专注修正而非重复绘制。 - **局限**: - SAM 对小对象或低对比度区域可能失效,需人工干预。 - 需要 GPU 加速以获得实时体验(CPU 速度较慢)。 --- ### **6. 参考资源** - **LabelMe 官网**:https://github.com/wkentaro/labelme - **SAM 官方代码**:https://github.com/facebookresearch/segment-anything - **集成示例**:GitHub 搜索 `labelme-sam` 或 `labelme-with-sam`,如 [LabelMe-SAM-Plugin](https://github.com/xxx)(需确认具体仓库)。 --- 通过结合 LabelMe 的灵活性和 SAM 的自动化能力,这一方案显著优化了标注流程,适合需要高质量标注数据的 AI 项目。
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