grounded_sam2 使用踩坑笔记

目次
自己封装的批量检测图片
封装的视频版推理代码：

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检测可以设置阈值，提示词也可以设置阈值
检测框取了最大值：
自己封装的批量检测图片

mask做了压缩编码，生存为json

1. grounded_sam2_dao_img.py

复制代码

1. import glob
2. import os
3. import cv2
4. import json
5. import torch
6. import numpy as np
7. import supervision as sv
8. import pycocotools.mask as mask_util
9. from pathlib import Path
10. import transformers
11. transformers.utils.logging.set_verbosity_error()  # 减少日志干扰
12. from torchvision.ops import box_convert
13. from sam2.build_sam import build_sam2
14. from sam2.sam2_image_predictor import SAM2ImagePredictor
15. from grounding_dino.groundingdino.util.inference impor

复制代码

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