1 环境配置  

要求：python>=3.8, pytorch>=1.7, torchvision>=0.8

官方地址：https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-AnythingMarrying Grounding DINO with Segment Anything & Stable Diffusion & BLIP & Whisper & ChatBot - Automatically Detect , Segment and Generate Anything with Image, Text, and Audio Inputs - GitHub - IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything: Marrying Grounding DINO with Segment Anything & Stable Diffusion & BLIP & Whisper & ChatBot - Automatically Detect , Segment and Generate Anything with Image, Text, and Audio Inputs

https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything

最简单的方法是直接Git，Git环境配好的直接Clone就好了，如果没有，请按照下面的流程。 

下面 1.1 和 1.2 部分的下载好的文件，下载解压后可以跳过1.1和1.2：

注意：官方Github库每天都在更新，建议下载下面的压缩包以防报错。

链接：https://pan.baidu.com/s/1u-qZK03wcn0dye_q_pL5zA 

提取码：6666 

1.1 下载Grounded Segment Anything库

 下载后解压。

1.2 下载引用的库

 GitHub - BingfengYan/VISAM at d7c38233882ff9d34d5cbecb8495e175e4dffc8cCombining "segment-anything" with MOT, it create the era of "MOTS" - GitHub - BingfengYan/VISAM at d7c38233882ff9d34d5cbecb8495e175e4dffc8c

https://github.com/BingfengYan/VISAM/tree/d7c38233882ff9d34d5cbecb8495e175e4dffc8c

GitHub - linjing7/grounded-sam-osx at 6688b036c7856a302f9315bb16864d66fb2cdadeSubmodule for Grounded-SAM. Contribute to linjing7/grounded-sam-osx development by creating an account on GitHub.

https://github.com/linjing7/grounded-sam-osx/tree/6688b036c7856a302f9315bb16864d66fb2cdade

分别手动下载这两个引用的库，并保存在Grounded-Segment-Anything文件夹中所对应的位置。

 1.3 使用pip进行安装

（1）安装segment_anything：

python -m pip install -e segment_anything

参考： 

【图像分割】Meta分割一切（SAM）模型环境配置和使用教程_Father_of_Python的博客-CSDN博客

 （2）安装GroundingDINO：

在第1部分中下载好的目录下运行

注意：如果pip安装GroundingDIN失败，大概率电脑的C++有问题或者版本过低。

python -m pip install -e GroundingDINO

  （3）安装diffusers：

 pip install --upgrade diffusers[torch]

   （4）安装grounded-sam-osx：

注意：需要下载好Bash

参考：

windows下安装git和gitbash安装教程_64-bit git for windows setup._星光路人的博客-CSDN博客windos上git安装，git bash安装

https://blog.csdn.net/u010348546/article/details/124280236?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168188651216800227468785%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=168188651216800227468785&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-3-124280236-null-null.142%5Ev84%5Einsert_down1,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=git%20bash%20windows&spm=1018.2226.3001.4187

cd grounded-sam-osx

bash install.sh

    （5）安装其他依赖：

 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ipykernel

  1.4 下载权重文件

将下列下载好的权重文件放在Grounded-Segment-Anything目录下。

权重文件1：

https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth

权重文件2：

https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth

如果下载速度慢：

链接：https://pan.baidu.com/s/1T2Bm4hWpkwEUAX5lKZnM0g 

提取码：6666 

链接：https://pan.baidu.com/s/1UJ8GjXHQhOD_ZMnzUkSSwg 

提取码：6666 

2 根据文字自动画框

在解压好的目录下运行：

python grounding_dino_demo.py --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth --input_image assets/xs_7.jpg --output_dir "outputs" --box_threshold 0.3 --text_threshold 0.25 --text_prompt "tomato" --device "cuda"

注意：我指定画框的是tomato（番茄）

效果展示：

 2 根据文字自动画框并分割

 在目录下运行：

python grounded_sam_demo.py --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth --sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth --input_image assets/xs_7.jpg --output_dir "outputs" --box_threshold 0.3 --text_threshold 0.25 --text_prompt "tomato" --device "cuda"

注意：我指定画框的是tomato（番茄）

效果展示：

生成三个文件（包含一个Json文件）：

 3 APP运行

python gradio_app.py