Advertisement

基于SAM模型的互动式图像分割工具

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一款利用先进的SAM（Segment Anything Model）技术开发的交互式图像分割软件，用户可以轻松、精确地对图片中的任意区域进行标注和编辑。 基于Meta开源的SAM模型，实现读取一张图片后弹出窗口，并通过鼠标点选提示点进行目标区域分割，计算该目标的像素面积并在图像上显示结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SAM模型的互动式图像分割工具
    优质
    这是一款利用先进的SAM（Segment Anything Model）技术开发的交互式图像分割软件，用户可以轻松、精确地对图片中的任意区域进行标注和编辑。 基于Meta开源的SAM模型，实现读取一张图片后弹出窗口，并通过鼠标点选提示点进行目标区域分割，计算该目标的像素面积并在图像上显示结果。
     
  • 免安装版QGIS 3.30 + Monitask 0.91 插件 - 基于 SAM AI 图像分割模型的遥感影像信息交互提取工具
    优质
    这是一款集成了SAM AI图像分割模型的免安装版QGIS 3.30，搭配Monitask 0.91插件，用于高效处理和分析遥感影像数据。 Monitask是一款基于AI图像分割模型的QGIS插件，专门用于遥感影像的信息提取。该插件采用深度学习模型SAM，并通过用户交互的方式实时进行影像分割以满足用户的特定需求。它提供了一套灵活的标注功能，允许用户对生成的结果图斑进行类型和属性标记。 此外，Monitask还支持使用QGIS内置的图形编辑工具进一步优化结果，确保其符合数据规范要求。该插件特别适用于地理信息数据采集工作，尤其是图斑类数据的高效生产。同时，在遥感影像分类标注任务中也能显著提高样本质量和工作效率。 除了基础功能外，Monitask还具备自动接边、同类合并和边界简化等功能，并且能够根据不同的显示比例尺调整分割策略，适应大规模或精细化的数据采集需求。用户可以根据自身要求定制化的设置标注系统或分类规则，插件还能辅助识别图斑类型并允许对这些系统的优化。 总的来说，Monitask为遥感影像的分析与处理提供了一个强大而灵活的工具集，在提升工作效率和数据准确性方面有着显著的优势。
     
  • 基于图切方法的互动式图像分割技术
    优质
    本研究介绍了一种利用图切理论实现的新型互动式图像分割技术。该方法通过用户反馈优化切割效果，实现实时、精准的图像对象提取，为图像编辑和分析提供了高效工具。 本段落介绍了基于图切算法的交互式图像分割技术，并详细讲解了grabcut与graphcuts这两种算法的工作原理。
     
  • labelme智能标注版+图像标注工具+AI自动标注（基于SAM模型）
    优质
    LabelMe智能标注版结合了先进的图像标注工具与AI自动标注技术，特别是基于SAM模型的创新应用，大大提高了数据处理效率和精度。 LabelMe智能标注版是一款专为AI项目设计的高级图像标注工具，集成SAM（Segment-Anything Model）模型，提供传统的手动标注功能的同时支持自动化标注，利用该模型初步识别图像中的目标区域以显著提高工作效率。用户可以进行交互式调整来实现精准标注，并导出多种数据格式以便于与各类机器学习和深度学习框架无缝对接。 此工具适用于AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员以及对高质量图像数据集有需求的学生和教师，尤其适合那些追求高效标注流程及高精度数据集构建的用户。广泛应用于自动驾驶技术开发、医疗影像分析、无人机监测与控制、卫星图像处理等领域，特别在生物多样性研究和安防监控中也有重要应用价值。 其目标是通过智能辅助指导配合人工审核调整的方式大幅减少手动工作量，并提高标签准确性和一致性水平，简化AI模型训练前的数据准备工作流程。这有助于缩短算法研发周期并推动更高效且精确的计算机视觉解决方案的应用部署。
     
  • LoRA与SAM模型在图像分割中的应用示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何利用LoRA和SAM模型进行高效的图像分割任务。通过结合这两种技术，能够实现更为精确和灵活的对象识别与分割功能。 这段文字介绍了使用LoRA与SAM（来自Meta的Segment-Anything模型）进行图像分割的代码示例及解释： 1. `segment_anything`是一个包含构建SAM模型以及生成掩码工具函数和类的Python包。 2. `sam_model_registry`是用于将不同的SAM模型与其名称关联起来的一个注册表。 3. `LoRA_Sam`是一种结合了SAM模型与LoRA技术的类，它可以用来对输入图像进行分割操作。 4. `torch`是指PyTorch深度学习框架中的一个库。 5. 通过`sam_model_registry[vit_b]`可以从注册表中获取名称为vit_b的SAM模型实例。 6. 变量`lora_sam`代表了一个使用之前获得的SAM模型和特定r参数（其中r是LoRA缩放因子）初始化的LoRA_Sam对象。 7. `lora_sam.sam.image_encoder`表示对输入图像进行编码的方法，用于提取特征信息。 8. 使用`torch.rand`生成一个随机1x3x1024x1024大小的张量作为模拟的输入图像数据。
     
  • 基于主动轮廓模型的改良图像分割技术
    优质
    本研究提出了一种基于主动轮廓模型改进的图像分割方法，旨在提高复杂背景下的目标识别精度和效率，适用于医疗影像分析、计算机视觉等领域。 主动轮廓模型在计算机视觉与图像处理领域被广泛应用，主要用于图像分割、目标跟踪及边缘检测等方面。该技术最初由Kass等人于1987年提出，并被称为蛇模型或主动轮廓模型，其核心在于通过能量最小化驱动初始轮廓向具有特征的区域靠近以实现精确分割。 然而，传统的蛇模型存在一些局限性：首先，在初始化阶段对起始位置的要求极高；其次，在处理过程中可能会遗漏重要信息（边界泄漏现象）；此外，它在面对凹形边缘时表现不佳。为解决这些问题，Xu提出了梯度向量流(GVF) 蛇模型来扩大初始轮廓的捕获范围并增强其捕捉凹形边界的性能。之后，Xu和Prince进一步发展了广义梯度向量流 (GGVF) 模型，并加入两个可调权重系数以优化蛇模型的表现。 本段落提出了一种基于主动轮廓模型改进后的图像分割方法。该方法首先采用多步骤方向策略来扩大初始轮廓的范围并获得更精确边缘定位；其次，将拉普拉斯算子分解为切线和法向分量，以此减弱边界平滑效果，并引入两个自适应权重函数以根据局部特征动态调整模型参数。 通过主观与客观评估表明，所提出的改进方法在现有先进图像分割技术中表现出色。其关键点包括： 1. 多步骤方向策略：提高对初始轮廓的精确调节。 2. 拉普拉斯算子分解：减少边界平滑导致的信息丢失。 3. 自适应权重函数：使模型能够根据局部特征自适应调整参数，提升分割精度。 4. GVF与GGVF技术应用：优化了起始位置敏感性、防止信息遗漏及增强凹形边缘捕捉能力。 改进后的主动轮廓模型图像分割方法显著提升了图像分割的准确性和鲁棒性。该方法不仅适用于图像分割任务，在目标跟踪和边缘检测等领域同样具有广泛应用前景，充分展现了主动轮廓模型在计算机视觉与图像处理领域的潜力和发展趋势。
     
  • 基于高斯肤色模型的MATLAB图像分割
    优质
    本研究采用高斯肤色模型，在MATLAB环境下实现对图像中人脸的精确分割，提高人脸识别与处理系统的性能。 利用高斯肤色模型进行人脸识别的技术，通过设置合适的阈值将图像转换为二值图，具有良好的鲁棒性。
     
  • 基于Python和OpenCV的图像分割标注工具
    优质
    本项目开发了一款利用Python和OpenCV库实现的高效图像分割与标注工具，旨在为计算机视觉研究者提供便捷精准的数据预处理解决方案。 基于OpenCV窗口的图像分割标注工具可以读取bmp、jpg、jpeg等多种格式的图片，并将标注结果保存为png格式的图像，适用于图像分割网络的应用场景。
     
  • 基于水平集GAC模型的图像分割方法
    优质
    本研究提出了一种基于水平集和几何活动轮廓（GAC）模型的图像分割技术，有效提升了复杂背景下目标对象的识别精度与边界贴合度。 水平集的GAC模型在图像分割方面表现优异，能够生成非常清晰的轮廓。
     
  • 基于LBF和LDF模型的图像分割MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种利用LBF（Logistic Bayesian Filtering）与LDF（Local Directional Feature）模型结合的方法进行图像分割的MATLAB实现程序。该方法通过改进的目标检测技术，提高了复杂背景下的目标识别精度和效率，适用于多种图像处理场景。 基于水平集的活动轮廓模型（image segmentation based on active contour model）包括LBF模型和LDF模型，使用Matlab程序实现图像分割，并已通过亲自调试验证有效。