SAM2本地部署教程

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#python #开发语言

于 2025-04-24 15:54:36 首次发布

1.安装anaconda及配置python环境

在官网Download Anaconda Distribution | Anaconda下载anaconda 2.6.3版本（强烈建议装在除C盘以外的盘），然后配置环境变量：此电脑-属性-高级系统设置-环境变量。详细python环境配置可参考：

史上最全最详细的Anaconda安装教程-优快云博客

2.安装pycharm用于调试代码

同样在官网下载：感谢您下载 PyCharm Community Edition！，推荐安装社区版。

3.安装cuda和cuDNN

sam2模型的部署和训练需要gpu加速，推荐下载cuda11.8版本，设定安装位置，并下载深度神经网络库 (cuDNN) 。cuda安装完成后将cuDNN覆盖在cuda根目录。

官网cuda11.8可能会打不开网页，cuDNN下载需要注册账号。文章末尾提供下载地址。

完成安装后可以在python输入以下指令判断是否能使用gpu加速。

import torch

print(torch.cuda.is_available())

或者检查环境变量中是否有CUDA_PATH。

4.新建和激活虚拟环境：

为防止anaconda将虚拟环境新建在c盘默认盘，可以在C:\user\username中找到.condarc文件，用记事本打开，添加如下语句：

envs_dirs:
  - F:\Anaconda\envs

在anaconda prompt面板输入以下指令，环境可以使用其他命名，自己认识就行。

conda create -n sam2
conda activate sam2

确保环境配置为sam2虚拟环境。(左边括号里的base变为sam2)。

同时，pytcharm中的编译器也需要修改，随便新建一个python文件，选择设置-项目名-python解释器-添加解释器-添加本地解释器-系统解释器-找到创建的虚拟环境的地址中的python.exe确定并应用。

5.为了加快包的下载速度，可为conda和pip的下载渠道设置成清华源

此时虚拟环境中是没有任何包的，需要借助pip和conda工具进行下载安装。

conda下载渠道改为清华源：在C:\user\username文件夹修改.condarc文件：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

pip需要修改pip.int文件，请输入以下指令：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

接下来的包的安装请在anaconda prompt中的sam2虚拟环境中完成，避免包被安装在默认盘c盘。例如：

6.安装pytorch

pytorch是深度学习框架，需要下载与cuda11.8适配的gpu版本。

在anaconda prompt输入一下指令：

pip install torch==2.6.0+cu118 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

由于在官网下载，速度可能会非常慢，而国内源下载并没有gpu版本的pytorch，所以可能要下很久。

8.下载segment-anything-2-main项目文件和模型

源码地址：

https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2

考虑到国内可能登不上github，可直接在文章末尾链接下载。

该项目文件夹中，sam2文件夹为核心代码，notebooks中包含官方演示代码，setup.py用于搭建sam2环境。

下载之后记住项目的路径，后续代码的运行、脚本编写、模型训练都可以在此处进行。

官方提供了4种大小的SAM2模型，下载地址如下：

https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_tiny.pt
https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_small.pt
https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_base_plus.pt
https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_large.pt

可以在项目文件夹新建weights文件夹用于保存模型文件，后续的代码中输入路径进行模型调用。

9.安装其他sam2支持包。

输入以下指令将anaconda prompt路径修改到sam2文件的地址：

cd /d F:\project\segment-anything-2-main

再输入以下指令以调用setup.py文件以配置sam2环境并安装相关包：

pip install -e .

继续修改地址以找到requirements.txt文件以继续安装其他包：

cd /d F:\project\segment-anything-2-main\sav_dataset

pip install -r requirements.txt

如果运行时发现缺少hydra包可以尝试：

pip install hydra-core --upgrade

后续如果仍然不能运行，比如在代码import部分报错，请使用pip单独安装缺漏的包。

10.在项目文件夹新建python文件，使用pycharm打开并输入以下代码测试能否运行：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "True"

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from sam2.build_sam import build_sam2
from sam2.sam2_image_predictor import SAM2ImagePredictor

np.random.seed(3)

def show_mask(mask, ax, random_color=False, borders = True):
    if random_color:
        color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
    else:
        color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6])
    h, w = mask.shape[-2:]
    mask = mask.astype(np.uint8)
    mask_image =  mask.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
    if borders:
        import cv2
        contours, _ = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
        # Try to smooth contours
        contours = [cv2.approxPolyDP(contour, epsilon=0.01, closed=True) for contour in contours]
        mask_image = cv2.drawContours(mask_image, contours, -1, (1, 1, 1, 0.5), thickness=2)
    ax.imshow(mask_image)

def show_points(coords, labels, ax, marker_size=375):
    pos_points = coords[labels==1]
    neg_points = coords[labels==0]
    ax.scatter(pos_points[:, 0], pos_points[:, 1], color='green', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)
    ax.scatter(neg_points[:, 0], neg_points[:, 1], color='red', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)

def show_box(box, ax):
    x0, y0 = box[0], box[1]
    w, h = box[2] - box[0], box[3] - box[1]
    ax.add_patch(plt.Rectangle((x0, y0), w, h, edgecolor='green', facecolor=(0, 0, 0, 0), lw=2))

def show_masks(image, masks, scores, point_coords=None, box_coords=None, input_labels=None, borders=True):
    for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)):
        plt.figure(figsize=(10, 10))
        plt.imshow(image)
        show_mask(mask, plt.gca(), borders=borders)
        if point_coords is not None:
            assert input_labels is not None
            show_points(point_coords, input_labels, plt.gca())
        if box_coords is not None:
            # boxes
            show_box(box_coords, plt.gca())
        if len(scores) > 1:
            plt.title(f"Mask {i+1}, Score: {score:.3f}", fontsize=18)
        plt.axis('off')
        plt.show()


if __name__ == "__main__":
    device = torch.device("cuda")
    image = Image.open(r"notebooks\images\truck.jpg")
    image = np.array(image.convert("RGB"))
    sam2_checkpoint = r"checkpoints\sam2.1_hiera_large.pt"
    model_cfg = r"configs\sam2.1\sam2.1_hiera_l.yaml"
    sam2_model = build_sam2(model_cfg, sam2_checkpoint, device=device)
    predictor = SAM2ImagePredictor(sam2_model)
    predictor.set_image(image)
    input_point = np.array([[500, 375]])#通过一个像素点快速选中需要识别的区域
    input_label = np.array([1])

    masks, scores, logits = predictor.predict(
        point_coords=input_point,
        point_labels=input_label,
        multimask_output=True,
    )

    sorted_ind = np.argsort(scores)[::-1]
    masks = masks[sorted_ind]
    scores = scores[sorted_ind]
    logits = logits[sorted_ind]

    show_masks(image, masks, scores, point_coords=input_point, input_labels=input_label, borders=True)

运行后生成三张图片。

第一张结果为：