SAM工程化部署使用-transformers

SAM工程化部署使用-transformersimporttorch from PILimportImageimportrequests from transformersimportSamModel,SamProcessor#1.加载模型和处理器 model_namefacebook/sam-vit-huge# 最大的模型也可以用 sam-vit-large/b modelSamModel.from_pretrained(model_name)processorSamProcessor.from_pretrained(model_name)#2.加载图片 urlhttp://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg# 示例图片 imageImage.open(requests.get(url,streamTrue).raw)#3.设置提示点(x,y)input_points[[[500,375]]]# 注意输入格式 #4.预处理并推理 inputsprocessor(image,input_pointsinput_points,return_tensorspt)withtorch.no_grad():outputsmodel(**inputs)#5.后处理得到掩码 # 将模型的输出转换为二值掩码(Booleanmask)masksprocessor.image_processor.post_process_masks(outputs.pred_masks,inputs[original_sizes],inputs[reshaped_input_sizes])# masks 维度:[batch,num_masks,height,width]# 取第一个图片的第一个掩码 maskmasks[0,0,:,:].numpy()# 接下来你可以用 matplotlib 或 opencv 显示掩码