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 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合
Build Tools for Visual Studio のインストールを行う．
Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合
Visual Studio をインストールする．
Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストールを行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

次のコマンドを実行
次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．
```
winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
```
Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
1. Visual Studio Installer の起動
  起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．
2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．

Visual Studio のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

次のコマンドを実行
次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．
```
winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
```
Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
1. Visual Studio Installer の起動
  起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．
2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Python 3.10，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

次のコマンドを実行
次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.10とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．
次のコマンドでインストールされるGitは「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている．
```
winget install --scope machine Python.Launcher
winget install --scope machine Python.Python.3.10
winget install --scope machine Git.Git
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
```

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/
Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

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）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
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．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

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．