ゼロショットのセグメンテーション（Segment Anything Model，Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

元画像と，生成されたセグメンテーションマスク

Segment Anything Model (SAM)

Segment Anything（SA）は、画像セグメンテーションのための基盤モデルを構築することを目的としたプロジェクトである。このプロジェクトでは、新しいデータ分布とタスクに一般化できるプロンプト可能なセグメンテーションモデルSegment Anything Model（SAM）が開発された。Segment Anything Model（SAM）はゼロショットでのセグメンテーションが可能である。さらに、1100万枚以上の画像と、それらの画像に対する10億以上のマスクを含むセグメンテーションデータセットSA-1Bデータセットが構築された。

【文献】

Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alex Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Dollar, Ross Girshick, Segment Anything, arXiv:2304.02643, 2023.

https://arxiv.org/pdf/2304.02643v1.pdf

【関連する外部ページ】

公式の GitHub ページ: https://github.com/facebookresearch/segment-anything
Segment Anything のオンラインデモ: https://segment-anything.com/demo#
Paper with Code のページ: https://paperswithcode.com/paper/segment-anything

【関連項目】 HQ-SAM (Segment Anything in High Quality)

前準備

Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール

Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストールを行い、C/C++ コードのビルド環境を整える。

[Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール

Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合，この手順は不要である。

以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は setup.exe modify でコンポーネントを追加する（バージョンは変更しない）。

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM （VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK）
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止（ロック競合回避）
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1

REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加（バージョンは変更しない）
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)

REM 破損時の修復（任意、動作がおかしくなった場合）
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart

REM 導入確認（インストールパスが表示されれば正常）
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath

上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。

VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）
MSBuildTools：MSBuild によるビルドツールのワークロード
VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
VC.Llvm.ClangToolset：MSBuild から Clang を使用するための clang-cl ツールセット
Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

Visual Studio を必要とするとき

Visual Studio の機能を必要とする場合は，追加インストールできる。

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1：winget によるインストール

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2：インストーラーによるインストール

Python公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
ダウンロードしたインストーラーを実行する。
初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Git のインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール: 別ページ »で説明
Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn

PyTorch のインストール（Windows 上）

以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
PyTorch のページを確認
PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html
次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる．但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
```
python -m pip install -U --ignore-installed pip
python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し，次のコマンドを実行する．（PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．
```
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
【サイト内の関連ページ】
- Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
- PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

SAM のインストール（Windows 上）

公式の GitHub ページ: https://github.com/facebookresearch/segment-anything の記載に従う．

以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

ダウンロードとインストール

cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q segment-anything
git clone --recursive https://github.com/facebookresearch/segment-anything
cd segment-anything
python -m pip install -e .
python -m pip install -U opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx gdown
mkdir pretrained_checkpoint

終了の確認
エラーメッセージが出ていないこと．
学習済みモデルのダウンロード
学習済みモデルは，公式ページで公開されている．

次のコマンドを実行することにより，公式ページで公開されている学習済みモデル vit_b: ViT-B SAM model, vit_l: ViT-L SAM model, vit_h: ViT-H SAM model をダウンロードする．
```
cd /d c:%HOMEPATH%\segment-anything
cd pretrained_checkpoint
curl -L -O https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth
curl -L -O https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_l_0b3195.pth
curl -L -O https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
```

動作確認のためデモを実行．

cd /d c:%HOMEPATH%\segment-anything
python -m pip install -U timm
python scripts/amg.py --checkpoint ./pretrained_checkpoint/sam_vit_l_0b3195.pth --model-type vit_l --input ./notebooks/images --output ./results

実行の結果，エラーメッセージが出ないことを確認

元画像の画像ファイルは，notebooks\images にある

結果の画像ファイルは，results にある

ゼロショットのセグメンテーションの実行（Segment Anything Model，Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

画像全体からセグメンテーション・マスクを生成（Segment Anythingを使用）（Windows 上）

実行時にファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．

Windows で，コマンドプロンプトを実行

エディタを起動

cd /d c:%HOMEPATH%\segment-anything
notepad segment.py

エディタで，次のプログラムを保存

このプログラムは，公式の Sement Anything のページで公開されていたものを参考に作成．

from segment_anything import SamAutomaticMaskGenerator, sam_model_registry
import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

def main():
    sam_checkpoint = "./pretrained_checkpoint/sam_vit_h_4b8939.pth"
    model_type = "vit_h"  # "vit_l/vit_b/vit_h"
    device = "cuda"

    sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
    sam.to(device=device)
    mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam)

    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    fpaths = filedialog.askopenfilenames()

    def show_anns(anns):
        if len(anns) == 0:
            return
        sorted_anns = sorted(anns, key=(lambda x: x['area']), reverse=True)
        ax = plt.gca()
        ax.set_autoscale_on(False)

        img = np.ones((sorted_anns[0]['segmentation'].shape[0], sorted_anns[0]['segmentation'].shape[1], 4))
        img[:, :, 3] = 0
        for ann in sorted_anns:
            m = ann['segmentation']
            color_mask = np.concatenate([np.random.random(3), [0.35]])
            img[m] = color_mask
        ax.imshow(img)

    i = 0
    for fpath in root.tk.splitlist(fpaths):
        print("file name: ", fpath)
        bgr = cv2.imread(fpath)
        rgb = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        plt.figure(figsize=(20, 20))
        plt.imshow(rgb)
        plt.axis('off')
        plt.show()

        masks = mask_generator.generate(rgb)
        plt.figure(figsize=(20, 20))
        plt.imshow(rgb)
        show_anns(masks)
        plt.axis('off')
        plt.savefig(str(i) + ".png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, transparent=True)
        print(str(i) + ".png" + " saved.")
        plt.show()
        plt.close()  # グラフを閉じる
        i = i + 1

if __name__ == "__main__":
    main()

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを segment.pyのようなファイル名で保存したので，「python segment.py」のようなコマンドで行う．
```
python segment.py
```
ファイル選択画面が出るので，画像ファイルを選択する．画像ファイルは複数選択可能である．
元画像が表示される．
確認したら，右上の「x」をクリックする．右上の「x」をクリックするまでは，プログラム実行は中断している．
しばらく待つと，セグメンテーション・マスクが表示される．
確認したら，右上の「x」をクリックする．右上の「x」をクリックするまでは，プログラム実行は中断している．
セグメンテーション・マスクは，画像ファイルにも保存される．
ファイル名は，0.png, 1.png, 2.png, ... のようになっている．

パソコンのビデオカメラ

パソコンのビデオカメラで実行する．

Windows で，コマンドプロンプトを実行

エディタを起動

cd /d c:%HOMEPATH%\segment-anything
notepad vidcam.py

エディタで，次のプログラムを保存

このプログラムは，公式の Sement Anything のページで公開されていたものを参考に作成．

学習済みモデルは最も軽量なものを選んでいる．

from segment_anything import SamAutomaticMaskGenerator, sam_model_registry
import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

def main():
    sam_checkpoint = "./pretrained_checkpoint/sam_vit_b_01ec64.pth"
    model_type = "vit_b"  # "vit_l/vit_b/vit_h"
    device = "cuda"

    sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
    sam.to(device=device)
    mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam)

    def get_anns(anns):
        if len(anns) == 0:
            return
        sorted_anns = sorted(anns, key=(lambda x: x['area']), reverse=True)
        ax = plt.gca()
        ax.set_autoscale_on(False)

        img = np.ones((sorted_anns[0]['segmentation'].shape[0], sorted_anns[0]['segmentation'].shape[1], 4))
        img[:, :, 3] = 0
        for ann in sorted_anns:
            m = ann['segmentation']
            color_mask = np.concatenate([np.random.random(3), [0.35]])
            img[m] = color_mask
        return img

    print("Prease press q to exit")
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while (cap.isOpened()):
        r, f = cap.read()
        if (r == False):
            print("Video Capture Error")
            break
        else:
            cv2.imshow('Video Capture', f)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
            masks = mask_generator.generate(f)
            img = get_anns(masks)
            cv2.imshow('SAM Result', img)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを vidcam.pyのようなファイル名で保存したので，「python vidcam.py」のようなコマンドで行う．
```
python vidcam.py
```
ビデオカメラの画像の画面と処理結果の画像の画面が出るので確認
q キーで終了する．