Segment-Anything-Annotator 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

segment-anything-annotator 项目是一个基于 Python 的图像像素级标注工具，项目目录结构如下：

segment-anything-annotator/
├── backup/                      # 存放备份文件
├── demo_image/                  # 示例图片文件夹
├── demo_video/                  # 示例视频文件夹
├── utils/                       # 实用工具类文件夹
├── LICENSE                       # 开源协议文件
├── README.md                     # 项目说明文件
├── annotator.py                 # 主标注脚本
├── annotator_video.py           # 视频标注脚本
├── app_inference_core.py         # 应用推理核心脚本
├── canvas.py                    # 画布操作脚本
├── categories.txt               # 分类列表文件
├── demo.gif                     # 示例动图
├── demo_jntm.gif                # 示例动态图（ joints）
├── mask_predictor.py            # 蒙版预测脚本
├── requirements.txt             # 项目依赖文件
├── shape.py                     # 形状操作脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 annotator.py，用于启动图像标注界面。以下是启动文件的基本使用方法：

python annotator.py --app_resolution 1000,1600 --model_type vit_b --keep_input_size True --max_size 720

启动参数说明：

• --app_resolution：指定应用程序的分辨率。
• --model_type：选择 SAM 模型类型（vit_b, vit_l, vit_h）。
• --keep_input_size：是否保持原始图像大小。
• --max_size：调整输入图像大小，以节省 GPU 内存。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，但在实际使用中，您可能需要修改 categories.txt 文件来定义自己的分类列表。该文件的格式如下：

分类1
分类2
分类3
...

每个分类占一行，这样在标注时可以方便地选择对象所属的类别。

以上就是 segment-anything-annotator 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过上述说明，您可以开始进行图像的像素级标注工作。