@
feat: SAM3.1 다중 프롬프트 배치 검출 및 라벨 병합 후처리
sam3_multi_prompt.py: 프롬프트 N개를 forward 1회에 배치 처리한다.
서버(프롬프트당 forward 1회) 대비 forward 횟수가 1/N로 줄고, 이미지
임베딩과 텍스트 인코딩을 타일 전체에서 재사용한다. RTX 3060 12GB
기준 배치 16이 최적(32 이상은 VRAM 압박으로 4배 이상 느려짐).
타일보다 큰 대상(숲, 도로, 주차장)은 타일 경계에서 잘려 사각형
마스크가 되므로 --wide-prompts 로 지정해 이미지 전체를 한 장으로
처리한다.
merge_labels.py: 검출 결과 후처리. 같은 병합 그룹에 속한 라벨끼리
외곽선이 gap px 이내로 인접하면 하나로 합치고 대표 라벨을 붙인다
(building + building rooftop + blue roof -> building). 병합 전
claim 규칙으로 소유권을 재배정해, 차량 위에 잡힌 *roof 폴리곤이
건물이 아니라 차량에 합쳐지도록 한다.
make_viewer.py: 라벨별 on/off 가능한 단독 HTML 뷰어 생성.
프롬프트 파일의 그룹 주석 기준으로 라벨을 묶어 나열하고, 줌/팬과
선택 상태 저장을 지원한다.
cut_tiles.py: R{행}C{열} 격자 오버레이 + 원본 배율 타일 저장.
전역 규칙 반영:
- CUDA 사용 불가 시 CPU로 폴백하지 않고 즉시 에러
- set_per_process_memory_fraction 으로 드라이버의 시스템 메모리
폴백(10배 이상 느려짐) 전에 OOM 발생
- 체크포인트/BPE 경로 하드코딩 제거. CLI 인자 -> 환경변수 ->
sam31server 설정파일 순으로 해결
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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This commit is contained in:
minsung
@@ -50,6 +50,9 @@ data/
|
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# 논문/문서 파일
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||||
*.pdf
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||||
*.txt
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# 단, 프롬프트·병합 설정은 코드의 일부라 포함
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!prompts/*.txt
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!configs/*.txt
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||||
# 미정리 툴 (작업 중)
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||||
tools/render_polygons_rainbow.py
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||||
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||||
@@ -0,0 +1,7 @@
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||||
# 소유권 재배정 규칙 — 병합 전에 실행된다.
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||||
# 형식: <가져갈 그룹> : <최소 겹침 비율> : <대상 라벨, 콤마 구분>
|
||||
#
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||||
# 대상 라벨의 폴리곤이 그 그룹 폴리곤과 자기 면적의 <비율> 이상 겹치면,
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||||
# 겹친 상대의 라벨로 바꿔 붙인다. (예: 자동차 위의 "white roof" → "white vehicle")
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||||
|
||||
vehicle : 0.5 : blue roof, red roof, green roof, gray roof, dark gray roof, black roof, white roof, silver metal roof, orange roof, brown roof, yellow roof, blue waterproof tarp, black protective sheet
|
||||
@@ -0,0 +1,94 @@
|
||||
# 병합 그룹 정의 — 대괄호 안이 병합 후 대표 라벨.
|
||||
# 같은 그룹에 속한 라벨끼리 외곽선이 --gap px 이내로 인접하면 하나로 합친다.
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||||
# 어느 그룹에도 없는 라벨은 건드리지 않는다.
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||||
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||||
# [building]
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||||
building
|
||||
building rooftop
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||||
building facade
|
||||
residential house
|
||||
warehouse
|
||||
factory structure
|
||||
storage container
|
||||
blue roof
|
||||
red roof
|
||||
green roof
|
||||
gray roof
|
||||
dark gray roof
|
||||
black roof
|
||||
white roof
|
||||
silver metal roof
|
||||
orange roof
|
||||
brown roof
|
||||
yellow roof
|
||||
greenhouse roof
|
||||
plastic greenhouse
|
||||
vinyl greenhouse tunnel
|
||||
|
||||
# [road]
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||||
asphalt road
|
||||
concrete pavement
|
||||
parking lot
|
||||
pedestrian sidewalk
|
||||
crosswalk
|
||||
|
||||
# [road marking]
|
||||
road lane marking
|
||||
yellow center dividing line
|
||||
white solid lane marking
|
||||
white dashed lane marking
|
||||
white directional arrow marking
|
||||
yellow parking stall line
|
||||
white parking stall line
|
||||
blue handicap parking space
|
||||
pink pedestrian safety marking
|
||||
green bike lane marking
|
||||
|
||||
# [vegetation]
|
||||
tree canopy
|
||||
dense forest
|
||||
green hedge
|
||||
grass lawn
|
||||
|
||||
# [ground]
|
||||
bare ground
|
||||
dirt field
|
||||
|
||||
# [stored material]
|
||||
blue plastic drum
|
||||
orange plastic barrel
|
||||
yellow plastic container
|
||||
white industrial tank
|
||||
metallic storage tank
|
||||
blue waterproof tarp
|
||||
green waterproof tarp
|
||||
black protective sheet
|
||||
white canvas canopy
|
||||
|
||||
# [fence]
|
||||
gray metal fence
|
||||
green wire fence
|
||||
red roadside barrier
|
||||
|
||||
# [vehicle]
|
||||
white vehicle
|
||||
black vehicle
|
||||
silver vehicle
|
||||
gray vehicle
|
||||
red vehicle
|
||||
blue vehicle
|
||||
yellow vehicle
|
||||
orange vehicle
|
||||
green vehicle
|
||||
white cargo truck
|
||||
blue cargo truck
|
||||
yellow school bus
|
||||
commercial bus
|
||||
tractor
|
||||
farm tractor
|
||||
excavator
|
||||
|
||||
# 아래는 기본 비활성 — 나란히 놓인 콘이 한 덩어리로 융합된다.
|
||||
# [cone]
|
||||
# yellow safety cone
|
||||
# orange traffic cone
|
||||
@@ -0,0 +1,84 @@
|
||||
# SAM 3.1 Segmentation Prompts - Color & Object Combinations
|
||||
|
||||
# [General Categories]
|
||||
building
|
||||
building rooftop
|
||||
building facade
|
||||
residential house
|
||||
warehouse
|
||||
storage container
|
||||
factory structure
|
||||
asphalt road
|
||||
concrete pavement
|
||||
parking lot
|
||||
pedestrian sidewalk
|
||||
road lane marking
|
||||
crosswalk
|
||||
bare ground
|
||||
dirt field
|
||||
grass lawn
|
||||
tree canopy
|
||||
dense forest
|
||||
green hedge
|
||||
cast shadow
|
||||
|
||||
# [Roofs & Structures by Color]
|
||||
blue roof
|
||||
red roof
|
||||
green roof
|
||||
gray roof
|
||||
dark gray roof
|
||||
black roof
|
||||
white roof
|
||||
silver metal roof
|
||||
orange roof
|
||||
brown roof
|
||||
yellow roof
|
||||
|
||||
# [Vehicles & Transportation by Color]
|
||||
white vehicle
|
||||
black vehicle
|
||||
silver vehicle
|
||||
gray vehicle
|
||||
red vehicle
|
||||
blue vehicle
|
||||
yellow vehicle
|
||||
orange vehicle
|
||||
green vehicle
|
||||
white cargo truck
|
||||
blue cargo truck
|
||||
yellow school bus
|
||||
commercial bus
|
||||
tractor
|
||||
farm tractor
|
||||
excavator
|
||||
|
||||
# [Industrial Materials, Storage & Objects by Color]
|
||||
blue plastic drum
|
||||
orange plastic barrel
|
||||
yellow plastic container
|
||||
white industrial tank
|
||||
metallic storage tank
|
||||
blue waterproof tarp
|
||||
green waterproof tarp
|
||||
black protective sheet
|
||||
white canvas canopy
|
||||
plastic greenhouse
|
||||
vinyl greenhouse tunnel
|
||||
greenhouse roof
|
||||
gray metal fence
|
||||
green wire fence
|
||||
red roadside barrier
|
||||
yellow safety cone
|
||||
orange traffic cone
|
||||
|
||||
# [Road Markings & Surface Features]
|
||||
yellow center dividing line
|
||||
white solid lane marking
|
||||
white dashed lane marking
|
||||
white directional arrow marking
|
||||
yellow parking stall line
|
||||
white parking stall line
|
||||
blue handicap parking space
|
||||
pink pedestrian safety marking
|
||||
green bike lane marking
|
||||
@@ -0,0 +1,12 @@
|
||||
# 타일보다 큰 대상 — 통짜(1×1)로 검출한다.
|
||||
# 여기 적힌 라벨은 타일 패스에서 제외된다.
|
||||
|
||||
building
|
||||
asphalt road
|
||||
concrete pavement
|
||||
parking lot
|
||||
bare ground
|
||||
dirt field
|
||||
grass lawn
|
||||
tree canopy
|
||||
dense forest
|
||||
@@ -0,0 +1,75 @@
|
||||
"""
|
||||
이미지를 cols×rows 타일로 잘라 파일로 저장하고, R{행}C{열} 라벨을 찍은 격자 오버레이도 생성.
|
||||
사용법:
|
||||
python tools/cut_tiles.py --input <이미지> --cols 9 --rows 6
|
||||
출력:
|
||||
output/tiles/<이미지명>/R1C1.jpg ... (원본 배율)
|
||||
output/tiles/<이미지명>_grid.jpg (격자 오버레이, 최대 4096px)
|
||||
"""
|
||||
import argparse
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser()
|
||||
ap.add_argument("--input", required=True)
|
||||
ap.add_argument("--outdir", default="output/tiles")
|
||||
ap.add_argument("--cols", type=int, default=9)
|
||||
ap.add_argument("--rows", type=int, default=6)
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
img_path = Path(args.input)
|
||||
buf = np.fromfile(str(img_path), dtype=np.uint8)
|
||||
img = cv2.imdecode(buf, cv2.IMREAD_COLOR)
|
||||
if img is None:
|
||||
print(f"이미지 로드 실패: {img_path}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
H, W = img.shape[:2]
|
||||
base_w = W / args.cols
|
||||
base_h = H / args.rows
|
||||
print(f"이미지 {W}×{H} → {args.cols}×{args.rows} 타일 {base_w:.0f}×{base_h:.0f}")
|
||||
|
||||
tile_dir = Path(args.outdir) / img_path.stem
|
||||
tile_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
vis = img.copy()
|
||||
font_scale = base_h / 200.0
|
||||
thickness = max(2, int(font_scale * 2))
|
||||
|
||||
for r in range(args.rows):
|
||||
for c in range(args.cols):
|
||||
x0, x1 = int(c * base_w), int((c + 1) * base_w)
|
||||
y0, y1 = int(r * base_h), int((r + 1) * base_h)
|
||||
name = f"R{r+1}C{c+1}"
|
||||
|
||||
cv2.imencode(".jpg", img[y0:y1, x0:x1],
|
||||
[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])[1].tofile(
|
||||
str(tile_dir / f"{name}.jpg"))
|
||||
|
||||
cv2.rectangle(vis, (x0, y0), (x1, y1), (0, 200, 255), 4)
|
||||
(tw, th), _ = cv2.getTextSize(name, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
|
||||
font_scale, thickness)
|
||||
tx, ty = x0 + 12, y0 + th + 12
|
||||
cv2.rectangle(vis, (tx - 6, ty - th - 6), (tx + tw + 6, ty + 8),
|
||||
(0, 0, 0), -1)
|
||||
cv2.putText(vis, name, (tx, ty), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
|
||||
font_scale, (0, 200, 255), thickness, cv2.LINE_AA)
|
||||
|
||||
h, w = vis.shape[:2]
|
||||
if max(h, w) > 4096:
|
||||
s = 4096 / max(h, w)
|
||||
vis = cv2.resize(vis, (int(w * s), int(h * s)))
|
||||
|
||||
grid_path = Path(args.outdir) / f"{img_path.stem}_grid.jpg"
|
||||
cv2.imencode(".jpg", vis, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 92])[1].tofile(str(grid_path))
|
||||
|
||||
print(f"타일 {args.cols * args.rows}개 → {tile_dir}")
|
||||
print(f"격자 오버레이 → {grid_path}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,302 @@
|
||||
"""
|
||||
세그멘테이션 결과 뷰어 생성 — 라벨별 on/off, 줌/팬.
|
||||
|
||||
sam3_multi_prompt.py 가 만든 JSON과 원본 이미지를 받아 단독 HTML을 만든다.
|
||||
라벨은 프롬프트 파일의 "# [그룹명]" 주석 기준으로 묶어서 나열한다.
|
||||
|
||||
사용법:
|
||||
python tools/make_viewer.py \
|
||||
--json "data/everyimage/output/0857_multi.json" \
|
||||
--image "data/everyimage/DJI_20250805162831_0857.JPG" \
|
||||
--prompts prompts/discovery_v1.txt
|
||||
출력:
|
||||
<json과 같은 폴더>/<이름>_viewer.html + <이름>_view.jpg
|
||||
"""
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
from collections import Counter, OrderedDict
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_groups(path: Path) -> "OrderedDict[str, list]":
|
||||
"""프롬프트 파일의 '# [그룹명]' 주석으로 라벨을 묶는다."""
|
||||
groups, current = OrderedDict(), "기타"
|
||||
for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
|
||||
s = line.strip()
|
||||
if s.startswith("#"):
|
||||
body = s.lstrip("#").strip()
|
||||
if body.startswith("[") and body.endswith("]"):
|
||||
current = body[1:-1].strip()
|
||||
groups.setdefault(current, [])
|
||||
elif s:
|
||||
groups.setdefault(current, []).append(s)
|
||||
return groups
|
||||
|
||||
|
||||
HTML = """<!doctype html>
|
||||
<meta charset="utf-8">
|
||||
<title>__TITLE__</title>
|
||||
<style>
|
||||
:root { color-scheme: dark; }
|
||||
* { box-sizing: border-box; }
|
||||
body { margin:0; display:flex; height:100vh; font:13px/1.5 "Malgun Gothic",sans-serif;
|
||||
background:#15181a; color:#e6e9ea; }
|
||||
#side { width:320px; flex:none; overflow-y:auto; border-right:1px solid #2c3336;
|
||||
background:#1a1e20; }
|
||||
#side h1 { font-size:14px; margin:0; padding:12px 14px; border-bottom:1px solid #2c3336; }
|
||||
#side .meta { padding:8px 14px; color:#8b969b; font-size:12px; border-bottom:1px solid #2c3336; }
|
||||
.grp { border-bottom:1px solid #23292b; }
|
||||
.grp > .hd { display:flex; align-items:center; gap:8px; padding:8px 12px;
|
||||
background:#20262a; cursor:pointer; font-weight:700; font-size:12px; }
|
||||
.grp > .hd .n { margin-left:auto; color:#7f8b90; font-weight:400; }
|
||||
.grp > .hd .tw { color:#7f8b90; width:10px; }
|
||||
.grp > .hd input { accent-color:#4da3ff; }
|
||||
.grp.fold .row { display:none; }
|
||||
.row { display:flex; align-items:center; gap:8px; padding:3px 12px 3px 26px; cursor:pointer; }
|
||||
.row:hover { background:#232a2d; }
|
||||
.row input { accent-color:#4da3ff; }
|
||||
.sw { width:12px; height:12px; border-radius:2px; flex:none; }
|
||||
.row .lb { flex:1; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; }
|
||||
.row .ct { color:#7f8b90; font-variant-numeric:tabular-nums; }
|
||||
.row.off .lb, .row.off .ct { color:#5b6568; }
|
||||
#bar { padding:8px 12px; display:flex; gap:6px; flex-wrap:wrap;
|
||||
border-bottom:1px solid #2c3336; }
|
||||
button { background:#2b3336; color:#dfe4e6; border:1px solid #3a4448; border-radius:4px;
|
||||
padding:4px 9px; cursor:pointer; font-size:12px; }
|
||||
button:hover { background:#36403f; }
|
||||
#view { flex:1; position:relative; overflow:hidden; background:#0d0f10; }
|
||||
canvas { position:absolute; top:0; left:0; }
|
||||
#hud { position:absolute; right:10px; bottom:10px; background:#000a; padding:4px 8px;
|
||||
border-radius:4px; font-size:12px; color:#c9d1d4; }
|
||||
</style>
|
||||
<div id="side">
|
||||
<h1>__TITLE__</h1>
|
||||
<div class="meta">segment __TOTAL__개 · 라벨 __NLAB__종</div>
|
||||
<div id="bar">
|
||||
<button onclick="setAll(true)">전체 켜기</button>
|
||||
<button onclick="setAll(false)">전체 끄기</button>
|
||||
<button onclick="fit()">맞춤</button>
|
||||
<button onclick="toggleFill()">채움 on/off</button>
|
||||
<button onclick="exportSel()">선택 복사</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="list"></div>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="view"><canvas id="cv"></canvas><div id="hud"></div></div>
|
||||
<script>
|
||||
const DATA = __DATA__; // {groups:[{name,labels:[{label,color,count}]}], segs:[{l,p}]}
|
||||
const IMG_SRC = "__IMG__";
|
||||
const KEY = 'segview:' + document.title;
|
||||
const ALL = DATA.groups.flatMap(g => g.labels.map(l => l.label));
|
||||
const saved = localStorage.getItem(KEY);
|
||||
const on = new Set(saved ? JSON.parse(saved).filter(l => ALL.includes(l)) : ALL);
|
||||
let fill = true;
|
||||
|
||||
function save() { localStorage.setItem(KEY, JSON.stringify([...on])); }
|
||||
|
||||
function exportSel() {
|
||||
const out = [];
|
||||
for (const g of DATA.groups) {
|
||||
const sel = g.labels.filter(l => on.has(l.label));
|
||||
if (sel.length) out.push(`# [${g.name}]`, ...sel.map(l => l.label), '');
|
||||
}
|
||||
const t = out.join('\\n');
|
||||
navigator.clipboard.writeText(t)
|
||||
.then(() => alert(`선택 ${on.size}개 라벨 복사됨`))
|
||||
.catch(() => prompt('복사 실패 — 직접 복사하라', t));
|
||||
}
|
||||
|
||||
const img = new Image();
|
||||
const cv = document.getElementById('cv'), ctx = cv.getContext('2d');
|
||||
const view = document.getElementById('view'), hud = document.getElementById('hud');
|
||||
let scale = 1, ox = 0, oy = 0;
|
||||
|
||||
function buildList() {
|
||||
const list = document.getElementById('list');
|
||||
for (const g of DATA.groups) {
|
||||
if (!g.labels.length) continue;
|
||||
const box = document.createElement('div'); box.className = 'grp';
|
||||
const hd = document.createElement('div'); hd.className = 'hd';
|
||||
hd.innerHTML = `<input type="checkbox" class="gchk" checked>
|
||||
<span class="tw">▾</span><span>${g.name}</span><span class="n">${
|
||||
g.labels.reduce((a, l) => a + l.count, 0)}</span>`;
|
||||
hd.querySelector('.gchk').onclick = e => {
|
||||
e.stopPropagation();
|
||||
const allOn = g.labels.every(l => on.has(l.label));
|
||||
g.labels.forEach(l => allOn ? on.delete(l.label) : on.add(l.label));
|
||||
sync(); draw();
|
||||
};
|
||||
hd.onclick = () => { // 헤더 클릭 = 접기/펴기
|
||||
box.classList.toggle('fold');
|
||||
hd.querySelector('.tw').textContent = box.classList.contains('fold') ? '▸' : '▾';
|
||||
};
|
||||
box.appendChild(hd);
|
||||
for (const l of g.labels) {
|
||||
const row = document.createElement('div'); row.className = 'row';
|
||||
row.dataset.label = l.label;
|
||||
row.innerHTML = `<input type="checkbox" checked>
|
||||
<span class="sw" style="background:${l.color}"></span>
|
||||
<span class="lb">${l.label}</span><span class="ct">${l.count}</span>`;
|
||||
box.dataset.group = g.name;
|
||||
row.onclick = e => {
|
||||
if (e.target.tagName !== 'INPUT') e.preventDefault();
|
||||
on.has(l.label) ? on.delete(l.label) : on.add(l.label);
|
||||
sync(); draw();
|
||||
};
|
||||
box.appendChild(row);
|
||||
}
|
||||
list.appendChild(box);
|
||||
}
|
||||
sync();
|
||||
}
|
||||
function sync() {
|
||||
document.querySelectorAll('.row').forEach(r => {
|
||||
const v = on.has(r.dataset.label);
|
||||
r.classList.toggle('off', !v);
|
||||
r.querySelector('input').checked = v;
|
||||
});
|
||||
save();
|
||||
document.querySelectorAll('.grp').forEach((box, i) => {
|
||||
const g = DATA.groups.filter(x => x.labels.length)[i];
|
||||
if (!g) return;
|
||||
const n = g.labels.filter(l => on.has(l.label)).length;
|
||||
const chk = box.querySelector('.gchk');
|
||||
chk.checked = n > 0;
|
||||
chk.indeterminate = n > 0 && n < g.labels.length;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
function setAll(v) {
|
||||
DATA.groups.forEach(g => g.labels.forEach(l => v ? on.add(l.label) : on.delete(l.label)));
|
||||
sync(); draw();
|
||||
}
|
||||
function toggleFill() { fill = !fill; draw(); }
|
||||
|
||||
function resize() { cv.width = view.clientWidth; cv.height = view.clientHeight; draw(); }
|
||||
function fit() {
|
||||
scale = Math.min(cv.width / img.width, cv.height / img.height);
|
||||
ox = (cv.width - img.width * scale) / 2;
|
||||
oy = (cv.height - img.height * scale) / 2;
|
||||
draw();
|
||||
}
|
||||
function draw() {
|
||||
ctx.setTransform(1, 0, 0, 1, 0, 0);
|
||||
ctx.clearRect(0, 0, cv.width, cv.height);
|
||||
ctx.setTransform(scale, 0, 0, scale, ox, oy);
|
||||
ctx.drawImage(img, 0, 0);
|
||||
let shown = 0;
|
||||
ctx.lineWidth = Math.max(0.7, 1.4 / scale);
|
||||
for (const s of DATA.segs) {
|
||||
if (!on.has(s.l)) continue;
|
||||
shown++;
|
||||
const col = DATA.colorOf[s.l];
|
||||
ctx.beginPath();
|
||||
ctx.moveTo(s.p[0][0], s.p[0][1]);
|
||||
for (let i = 1; i < s.p.length; i++) ctx.lineTo(s.p[i][0], s.p[i][1]);
|
||||
ctx.closePath();
|
||||
if (fill) { ctx.fillStyle = col + '55'; ctx.fill(); }
|
||||
ctx.strokeStyle = col; ctx.stroke();
|
||||
}
|
||||
hud.textContent = `${shown} / ${DATA.segs.length} segment · ${(scale * 100).toFixed(0)}%`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
view.addEventListener('wheel', e => {
|
||||
e.preventDefault();
|
||||
const k = e.deltaY < 0 ? 1.15 : 1 / 1.15;
|
||||
const r = cv.getBoundingClientRect();
|
||||
const mx = e.clientX - r.left, my = e.clientY - r.top;
|
||||
ox = mx - (mx - ox) * k; oy = my - (my - oy) * k; scale *= k;
|
||||
draw();
|
||||
}, { passive: false });
|
||||
let drag = null;
|
||||
view.addEventListener('mousedown', e => drag = { x: e.clientX - ox, y: e.clientY - oy });
|
||||
window.addEventListener('mouseup', () => drag = null);
|
||||
window.addEventListener('mousemove', e => {
|
||||
if (!drag) return;
|
||||
ox = e.clientX - drag.x; oy = e.clientY - drag.y; draw();
|
||||
});
|
||||
window.addEventListener('resize', resize);
|
||||
window.addEventListener('keydown', e => { if (e.key === 'f') fit(); });
|
||||
|
||||
img.onload = () => { buildList(); resize(); fit(); };
|
||||
img.src = IMG_SRC;
|
||||
</script>
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def color_for(label: str) -> str:
|
||||
"""라벨 문자열 해시 → 고정 색상."""
|
||||
h = 0
|
||||
for ch in label:
|
||||
h = (h * 131 + ord(ch)) & 0xFFFFFFFF
|
||||
hsv = np.uint8([[[(h % 360) // 2, # OpenCV 색상은 0~179
|
||||
190 + (h >> 9) % 60,
|
||||
200 + (h >> 17) % 55]]])
|
||||
r, g, b = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB)[0][0]
|
||||
return "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), int(b))
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser()
|
||||
ap.add_argument("--json", required=True)
|
||||
ap.add_argument("--image", required=True)
|
||||
ap.add_argument("--prompts", default="prompts/discovery_v1.txt")
|
||||
ap.add_argument("--output", default=None, help="기본: <json이름>_viewer.html")
|
||||
ap.add_argument("--max-size", type=int, default=3000, help="뷰어용 이미지 최대 변 길이")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
jpath = Path(args.json)
|
||||
data = json.loads(jpath.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
segs = data.get("segments", [])
|
||||
|
||||
img = cv2.imdecode(np.fromfile(args.image, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
|
||||
if img is None:
|
||||
print(f"이미지 로드 실패: {args.image}")
|
||||
return
|
||||
H, W = img.shape[:2]
|
||||
k = min(1.0, args.max_size / max(H, W))
|
||||
if k < 1.0:
|
||||
img = cv2.resize(img, (int(W * k), int(H * k)), interpolation=cv2.INTER_AREA)
|
||||
|
||||
out_html = Path(args.output) if args.output else jpath.with_name(jpath.stem + "_viewer.html")
|
||||
img_name = jpath.stem + "_view.jpg"
|
||||
cv2.imencode(".jpg", img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 88])[1].tofile(
|
||||
str(out_html.with_name(img_name)))
|
||||
|
||||
counts = Counter(s.get("label", "") for s in segs)
|
||||
groups_src = parse_groups(Path(args.prompts))
|
||||
seen, groups = set(), []
|
||||
for name, labels in groups_src.items():
|
||||
rows = [{"label": lb, "color": color_for(lb), "count": counts.get(lb, 0)}
|
||||
for lb in labels if counts.get(lb, 0) > 0]
|
||||
seen.update(r["label"] for r in rows)
|
||||
if rows:
|
||||
groups.append({"name": name, "labels": rows})
|
||||
extra = [{"label": lb, "color": color_for(lb), "count": c}
|
||||
for lb, c in counts.most_common() if lb not in seen and lb]
|
||||
if extra:
|
||||
groups.append({"name": "그룹 없음", "labels": extra})
|
||||
|
||||
payload = {
|
||||
"groups": groups,
|
||||
"colorOf": {lb: color_for(lb) for lb in counts if lb},
|
||||
"segs": [{"l": s.get("label", ""),
|
||||
"p": [[round(p[0] * k, 1), round(p[1] * k, 1)] for p in s["points"]]}
|
||||
for s in segs if s.get("points")],
|
||||
}
|
||||
|
||||
html = (HTML.replace("__TITLE__", jpath.stem)
|
||||
.replace("__TOTAL__", str(len(segs)))
|
||||
.replace("__NLAB__", str(len([c for c in counts if c])))
|
||||
.replace("__IMG__", img_name)
|
||||
.replace("__DATA__", json.dumps(payload, ensure_ascii=False)))
|
||||
out_html.write_text(html, encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
print(f"뷰어: {out_html}")
|
||||
print(f"이미지: {out_html.with_name(img_name)} ({img.shape[1]}×{img.shape[0]})")
|
||||
print(f"segment {len(segs)}개 · 라벨 {len([c for c in counts if c])}종 · 그룹 {len(groups)}개")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,214 @@
|
||||
"""
|
||||
검출 결과 후처리 — 같은 병합 그룹에 속한 라벨끼리 외곽선이 gap px 이내로
|
||||
인접하면 하나로 합치고 그룹 대표 라벨을 붙인다.
|
||||
|
||||
예) "building" + "building rooftop" 이 맞닿아 있으면 → "building" 하나로.
|
||||
|
||||
사용법:
|
||||
python tools/merge_labels.py \
|
||||
--json "data/everyimage/output/0006_multi.json" \
|
||||
--groups configs/merge_groups.txt \
|
||||
--gap 2
|
||||
출력:
|
||||
<입력>_merged.json (뷰어에 그대로 넣을 수 있음)
|
||||
"""
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from collections import Counter, OrderedDict
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
|
||||
from sam3_everything_explore import _bbox, _polys_touch # noqa: E402
|
||||
|
||||
|
||||
def load_merge_groups(path: Path) -> "OrderedDict[str, str]":
|
||||
"""라벨 → 대표 라벨 매핑. '# [대표]' 헤더 아래 라벨들이 그 그룹."""
|
||||
mapping, current = OrderedDict(), None
|
||||
for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
|
||||
s = line.strip()
|
||||
if not s:
|
||||
continue
|
||||
if s.startswith("#"):
|
||||
body = s.lstrip("#").strip()
|
||||
current = body[1:-1].strip() if body.startswith("[") and body.endswith("]") else None
|
||||
continue
|
||||
if current:
|
||||
mapping[s] = current
|
||||
return mapping
|
||||
|
||||
|
||||
def load_claim_rules(path: Path):
|
||||
"""'<그룹> : <비율> : <대상 라벨들>' → [(그룹, 비율, {대상라벨})]"""
|
||||
rules = []
|
||||
for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
|
||||
s = line.strip()
|
||||
if not s or s.startswith("#"):
|
||||
continue
|
||||
parts = [p.strip() for p in s.split(":")]
|
||||
if len(parts) != 3:
|
||||
raise SystemExit(f"claim 규칙 형식 오류: {line}")
|
||||
rules.append((parts[0], float(parts[1]),
|
||||
{t.strip() for t in parts[2].split(",") if t.strip()}))
|
||||
return rules
|
||||
|
||||
|
||||
def _overlap_ratio(pa, pb):
|
||||
"""pa 면적 대비 pa∩pb 비율."""
|
||||
xs = [p[0] for p in pa] + [p[0] for p in pb]
|
||||
ys = [p[1] for p in pa] + [p[1] for p in pb]
|
||||
x0, y0 = int(min(xs)) - 1, int(min(ys)) - 1
|
||||
x1, y1 = int(max(xs)) + 1, int(max(ys)) + 1
|
||||
ca = np.zeros((y1 - y0, x1 - x0), np.uint8)
|
||||
cb = np.zeros_like(ca)
|
||||
cv2.fillPoly(ca, [np.array(pa, np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
cv2.fillPoly(cb, [np.array(pb, np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
area = int(np.count_nonzero(ca))
|
||||
return 0.0 if area == 0 else np.count_nonzero(cv2.bitwise_and(ca, cb)) / area
|
||||
|
||||
|
||||
def claim_labels(shapes, mapping, rules):
|
||||
"""겹침 기준으로 라벨 소유권을 재배정한다. 반환: 바뀐 개수."""
|
||||
changed = 0
|
||||
boxes = [_bbox(s["points"]) for s in shapes]
|
||||
for group, ratio, targets in rules:
|
||||
owners = [i for i, s in enumerate(shapes)
|
||||
if mapping.get(s.get("label", "")) == group]
|
||||
if not owners:
|
||||
print(f" [claim] 그룹 '{group}' 폴리곤 없음 — 규칙 무시")
|
||||
continue
|
||||
for i, s in enumerate(shapes):
|
||||
if s.get("label", "") not in targets:
|
||||
continue
|
||||
ax0, ay0, ax1, ay1 = boxes[i]
|
||||
best, best_r = None, 0.0
|
||||
for j in owners:
|
||||
bx0, by0, bx1, by1 = boxes[j]
|
||||
if ax1 < bx0 or bx1 < ax0 or ay1 < by0 or by1 < ay0:
|
||||
continue
|
||||
r = _overlap_ratio(s["points"], shapes[j]["points"])
|
||||
if r > best_r:
|
||||
best, best_r = shapes[j], r
|
||||
if best is not None and best_r >= ratio:
|
||||
s["claimed_from"] = s["label"]
|
||||
s["label"] = best["label"]
|
||||
changed += 1
|
||||
return changed
|
||||
|
||||
|
||||
def merge_by_group(shapes, mapping, gap=2, epsilon=1.5):
|
||||
"""대표 라벨이 같은 것끼리 외곽선 인접 시 병합. 그룹 밖 라벨은 그대로 통과."""
|
||||
grouped, passthrough = {}, []
|
||||
for s in shapes:
|
||||
rep = mapping.get(s.get("label", ""))
|
||||
if rep is None:
|
||||
passthrough.append(s)
|
||||
else:
|
||||
grouped.setdefault(rep, []).append(s)
|
||||
|
||||
merged = list(passthrough)
|
||||
for rep, items in grouped.items():
|
||||
parent = list(range(len(items)))
|
||||
|
||||
def find(i):
|
||||
while parent[i] != i:
|
||||
parent[i] = parent[parent[i]]
|
||||
i = parent[i]
|
||||
return i
|
||||
|
||||
boxes = [_bbox(s["points"]) for s in items]
|
||||
for i in range(len(items)):
|
||||
for j in range(i + 1, len(items)):
|
||||
if find(i) == find(j):
|
||||
continue
|
||||
ax0, ay0, ax1, ay1 = boxes[i]
|
||||
bx0, by0, bx1, by1 = boxes[j]
|
||||
if ax1 + gap < bx0 or bx1 + gap < ax0 or ay1 + gap < by0 or by1 + gap < ay0:
|
||||
continue # 조기 탈락 (판정은 아래 픽셀 단위)
|
||||
if _polys_touch(items[i]["points"], items[j]["points"], gap):
|
||||
parent[find(j)] = find(i)
|
||||
|
||||
clusters = {}
|
||||
for i in range(len(items)):
|
||||
clusters.setdefault(find(i), []).append(i)
|
||||
|
||||
for members in clusters.values():
|
||||
src = [items[i] for i in members]
|
||||
best = max(src, key=lambda s: float(s.get("score", 0)))
|
||||
if len(src) == 1:
|
||||
merged.append({**src[0], "label": rep,
|
||||
"merged_from": [src[0].get("label", "")]})
|
||||
continue
|
||||
pts = [p for s in src for p in s["points"]]
|
||||
x0 = int(min(p[0] for p in pts)) - gap - 1
|
||||
y0 = int(min(p[1] for p in pts)) - gap - 1
|
||||
x1 = int(max(p[0] for p in pts)) + gap + 1
|
||||
y1 = int(max(p[1] for p in pts)) + gap + 1
|
||||
canvas = np.zeros((y1 - y0, x1 - x0), np.uint8)
|
||||
for s in src:
|
||||
cv2.fillPoly(canvas, [np.array(s["points"], np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
if gap > 0: # 틈 메우기
|
||||
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (gap * 2 + 1, gap * 2 + 1))
|
||||
canvas = cv2.morphologyEx(canvas, cv2.MORPH_CLOSE, k)
|
||||
contours, _ = cv2.findContours(canvas, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
|
||||
names = sorted({s.get("label", "") for s in src})
|
||||
for cnt in contours:
|
||||
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
|
||||
if len(approx) < 3:
|
||||
continue
|
||||
merged.append({
|
||||
"label": rep,
|
||||
"score": float(best.get("score", 0)),
|
||||
"shape_type": "polygon",
|
||||
"merged_from": names,
|
||||
"points": [[float(p[0][0] + x0), float(p[0][1] + y0)] for p in approx],
|
||||
})
|
||||
return merged
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser()
|
||||
ap.add_argument("--json", required=True)
|
||||
ap.add_argument("--groups", default="configs/merge_groups.txt")
|
||||
ap.add_argument("--claims", default="configs/claim_rules.txt",
|
||||
help="소유권 재배정 규칙 (없으면 빈 문자열로 끄기)")
|
||||
ap.add_argument("--gap", type=int, default=2, help="외곽선 인접 판정 px (기본 2)")
|
||||
ap.add_argument("--output", default=None, help="기본: <입력>_merged.json")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
jpath = Path(args.json)
|
||||
data = json.loads(jpath.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
shapes = data.get("segments", [])
|
||||
mapping = load_merge_groups(Path(args.groups))
|
||||
|
||||
reps = sorted(set(mapping.values()))
|
||||
print(f"입력 {len(shapes)}개 · 병합 그룹 {len(reps)}개: {', '.join(reps)}")
|
||||
|
||||
if args.claims:
|
||||
rules = load_claim_rules(Path(args.claims))
|
||||
n = claim_labels(shapes, mapping, rules)
|
||||
print(f"소유권 재배정: {n}개 라벨 변경")
|
||||
|
||||
out = merge_by_group(shapes, mapping, gap=args.gap)
|
||||
counts = Counter(s.get("label", "") for s in out)
|
||||
print(f"병합(gap={args.gap}px) {len(shapes)} → {len(out)}개\n")
|
||||
for lb, c in counts.most_common():
|
||||
print(f" {lb:34s} {c:4d}")
|
||||
|
||||
out_path = Path(args.output) if args.output else jpath.with_name(jpath.stem + "_merged.json")
|
||||
out_path.write_text(json.dumps({
|
||||
"total_segments": len(out),
|
||||
"label_counts": dict(counts),
|
||||
"segments": [{"label": s.get("label", ""), "score": s.get("score", 0),
|
||||
"merged_from": s.get("merged_from", []),
|
||||
"bbox": list(_bbox(s["points"])), "points": s["points"]}
|
||||
for s in out],
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
print(f"\n저장: {out_path}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -39,26 +39,34 @@ def encode_image(image_bgr: np.ndarray, max_size: int = 1280) -> tuple:
|
||||
return base64.b64encode(buf).decode("utf-8"), scale
|
||||
|
||||
|
||||
# 탐색용 넓은 프롬프트 — 철도 현장에서 흔히 보이는 모든 요소 포함
|
||||
# 탐색용 프롬프트 — 색상·객체 조합 67개
|
||||
DISCOVERY_PROMPT = (
|
||||
"railroad track, railway rail, "
|
||||
"catenary pole, overhead line pole, electric pole, "
|
||||
"overhead wire, catenary wire, power line cable, "
|
||||
"railway sleeper, concrete tie, "
|
||||
"guardrail, highway barrier, road fence, "
|
||||
"bridge, viaduct, overpass, "
|
||||
"vegetation, tree, bush, grass, "
|
||||
"building, structure, roof, wall, "
|
||||
"vehicle, car, truck, "
|
||||
"road, asphalt, pavement, "
|
||||
"slope, embankment, retaining wall, "
|
||||
"noise barrier, sound wall, "
|
||||
"signal, sign board, "
|
||||
"small dark object on ballast, small dark object on railway, "
|
||||
"small square metal box on ground, control box on ballast, "
|
||||
"gray square lid on gravel, flat metal cover on ground, "
|
||||
"small bright object on ballast, small white box on ballast, "
|
||||
"small gray box on ground, bright square object on gravel"
|
||||
# 일반 카테고리
|
||||
"building, building rooftop, building facade, residential house, "
|
||||
"warehouse, storage container, factory structure, "
|
||||
"asphalt road, concrete pavement, parking lot, pedestrian sidewalk, "
|
||||
"road lane marking, crosswalk, "
|
||||
"bare ground, dirt field, grass lawn, "
|
||||
"tree canopy, dense forest, green hedge, cast shadow, "
|
||||
# 지붕·구조물 (색상별)
|
||||
"blue roof, red roof, green roof, gray roof, dark gray roof, black roof, "
|
||||
"white roof, silver metal roof, orange roof, brown roof, yellow roof, "
|
||||
# 차량 (색상별)
|
||||
"white vehicle, black vehicle, silver vehicle, gray vehicle, red vehicle, "
|
||||
"blue vehicle, yellow vehicle, orange vehicle, green vehicle, "
|
||||
"white cargo truck, blue cargo truck, yellow school bus, commercial bus, "
|
||||
# 산업 자재·적치물 (색상별)
|
||||
"blue plastic drum, orange plastic barrel, yellow plastic container, "
|
||||
"white industrial tank, metallic storage tank, "
|
||||
"blue waterproof tarp, green waterproof tarp, black protective sheet, "
|
||||
"white canvas canopy, gray metal fence, green wire fence, "
|
||||
"red roadside barrier, yellow safety cone, orange traffic cone, "
|
||||
# 노면 표시
|
||||
"yellow center dividing line, white solid lane marking, "
|
||||
"white dashed lane marking, white directional arrow marking, "
|
||||
"yellow parking stall line, white parking stall line, "
|
||||
"blue handicap parking space, pink pedestrian safety marking, "
|
||||
"green bike lane marking"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -178,6 +186,84 @@ def detect_everything_tiled(image_bgr, cols, rows, overlap, conf, workers, promp
|
||||
return all_shapes
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 인접 폴리곤 병합 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
def _polys_touch(pa, pb, gap):
|
||||
"""두 폴리곤이 gap px 이내로 닿는지 (겹침 포함) 국소 캔버스에서 판정."""
|
||||
xs = [p[0] for p in pa] + [p[0] for p in pb]
|
||||
ys = [p[1] for p in pa] + [p[1] for p in pb]
|
||||
x0, y0 = int(min(xs)) - gap - 1, int(min(ys)) - gap - 1
|
||||
x1, y1 = int(max(xs)) + gap + 1, int(max(ys)) + gap + 1
|
||||
if (x1 - x0) * (y1 - y0) > 40_000_000:
|
||||
return False
|
||||
ca = np.zeros((y1 - y0, x1 - x0), np.uint8)
|
||||
cb = np.zeros_like(ca)
|
||||
cv2.fillPoly(ca, [np.array(pa, np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
cv2.fillPoly(cb, [np.array(pb, np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
if gap > 0:
|
||||
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (gap * 2 + 1, gap * 2 + 1))
|
||||
ca = cv2.dilate(ca, k)
|
||||
return bool(np.any(cv2.bitwise_and(ca, cb)))
|
||||
|
||||
|
||||
def merge_adjacent(shapes, gap=8, epsilon=2.0):
|
||||
"""같은 라벨끼리 gap px 이내로 인접·겹치는 폴리곤을 하나로 병합."""
|
||||
if not shapes:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
parent = list(range(len(shapes)))
|
||||
|
||||
def find(i):
|
||||
while parent[i] != i:
|
||||
parent[i] = parent[parent[i]]
|
||||
i = parent[i]
|
||||
return i
|
||||
|
||||
boxes = [_bbox(s["points"]) for s in shapes]
|
||||
for i in range(len(shapes)):
|
||||
for j in range(i + 1, len(shapes)):
|
||||
if shapes[i].get("label") != shapes[j].get("label"):
|
||||
continue
|
||||
if find(i) == find(j):
|
||||
continue
|
||||
ax0, ay0, ax1, ay1 = boxes[i]
|
||||
bx0, by0, bx1, by1 = boxes[j]
|
||||
if ax1 + gap < bx0 or bx1 + gap < ax0 or ay1 + gap < by0 or by1 + gap < ay0:
|
||||
continue # bbox조차 안 닿음
|
||||
if _polys_touch(shapes[i]["points"], shapes[j]["points"], gap):
|
||||
parent[find(j)] = find(i)
|
||||
|
||||
groups = {}
|
||||
for i in range(len(shapes)):
|
||||
groups.setdefault(find(i), []).append(i)
|
||||
|
||||
merged = []
|
||||
for members in groups.values():
|
||||
if len(members) == 1:
|
||||
merged.append(shapes[members[0]])
|
||||
continue
|
||||
pts_all = [p for i in members for p in shapes[i]["points"]]
|
||||
x0 = int(min(p[0] for p in pts_all)) - gap - 1
|
||||
y0 = int(min(p[1] for p in pts_all)) - gap - 1
|
||||
x1 = int(max(p[0] for p in pts_all)) + gap + 1
|
||||
y1 = int(max(p[1] for p in pts_all)) + gap + 1
|
||||
canvas = np.zeros((y1 - y0, x1 - x0), np.uint8)
|
||||
for i in members:
|
||||
cv2.fillPoly(canvas, [np.array(shapes[i]["points"], np.int32) - (x0, y0)], 255)
|
||||
if gap > 0:
|
||||
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (gap * 2 + 1, gap * 2 + 1))
|
||||
canvas = cv2.morphologyEx(canvas, cv2.MORPH_CLOSE, k)
|
||||
contours, _ = cv2.findContours(canvas, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
|
||||
base = shapes[max(members, key=lambda i: float(shapes[i].get("score", 0)))]
|
||||
for cnt in contours:
|
||||
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
|
||||
if len(approx) < 3:
|
||||
continue
|
||||
merged.append({**base,
|
||||
"points": [[float(p[0][0] + x0), float(p[0][1] + y0)]
|
||||
for p in approx]})
|
||||
return merged
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 시각화 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
def draw_everything(image_bgr, shapes, cols, rows):
|
||||
vis = image_bgr.copy()
|
||||
@@ -190,6 +276,10 @@ def draw_everything(image_bgr, shapes, cols, rows):
|
||||
bx1, by1 = int((c + 1) * W / cols), int((r + 1) * H / rows)
|
||||
cv2.rectangle(vis, (bx0, by0), (bx1, by1), (60, 60, 60), 1)
|
||||
|
||||
# 라벨 글자 크기는 이미지 크기 비례 (출력이 4096으로 축소되는 것 감안)
|
||||
font_scale = max(0.8, min(W, H) / 2200)
|
||||
font_thick = max(2, int(font_scale * 1.5))
|
||||
|
||||
rng = np.random.default_rng(42)
|
||||
for s in shapes:
|
||||
pts = np.array(s["points"], dtype=np.int32)
|
||||
@@ -197,15 +287,26 @@ def draw_everything(image_bgr, shapes, cols, rows):
|
||||
overlay = vis.copy()
|
||||
cv2.fillPoly(overlay, [pts], color)
|
||||
cv2.addWeighted(overlay, 0.30, vis, 0.70, 0, vis)
|
||||
cv2.polylines(vis, [pts], True, color, 1)
|
||||
|
||||
# 외곽선: 선을 그린 뒤 마스크 내부만 남겨 안쪽 1px로 만듦
|
||||
region = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
|
||||
cv2.fillPoly(region, [pts], 255)
|
||||
edge = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
|
||||
cv2.polylines(edge, [pts], True, 255, 2, cv2.LINE_8)
|
||||
vis[cv2.bitwise_and(edge, region) > 0] = [int(c * 0.35) for c in color]
|
||||
|
||||
# 라벨 표시 (있을 경우)
|
||||
label = s.get("label", "")
|
||||
if label:
|
||||
cx = int(np.mean([p[0] for p in s["points"]]))
|
||||
cy = int(np.mean([p[1] for p in s["points"]]))
|
||||
cv2.putText(vis, label, (cx, cy),
|
||||
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, color, 1, cv2.LINE_AA)
|
||||
(tw, th), _ = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
|
||||
font_scale, font_thick)
|
||||
cv2.rectangle(vis, (cx - tw // 2 - 4, cy - th - 4),
|
||||
(cx + tw // 2 + 4, cy + 6), (0, 0, 0), -1)
|
||||
cv2.putText(vis, label, (cx - tw // 2, cy),
|
||||
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, color,
|
||||
font_thick, cv2.LINE_AA)
|
||||
|
||||
cv2.putText(vis, f"total segments: {len(shapes)}",
|
||||
(10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 255), 2)
|
||||
@@ -246,6 +347,8 @@ def main():
|
||||
ap.add_argument("--workers", type=int, default=4, help="병렬 스레드 수 (기본 4)")
|
||||
ap.add_argument("--nms", type=float, default=0.40, help="NMS IoU 임계값 (기본 0.40)")
|
||||
ap.add_argument("--prompt-extra", default="", help="DISCOVERY_PROMPT 뒤에 추가할 어휘 (콤마 구분)")
|
||||
ap.add_argument("--merge", action="store_true", help="같은 라벨끼리 인접 폴리곤 병합")
|
||||
ap.add_argument("--merge-gap", type=int, default=8, help="병합 판정 간격 px (기본 8)")
|
||||
ap.add_argument("--zone", type=int, nargs=4, metavar=("X1","Y1","X2","Y2"), default=None,
|
||||
help="처리 zone 제한 (이 범위와 겹치는 타일만 처리)")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
@@ -280,7 +383,13 @@ def main():
|
||||
)
|
||||
print(f"검출 {len(shapes)}개 → NMS(iou={args.nms})...")
|
||||
shapes = nms_shapes(shapes, iou_thresh=args.nms)
|
||||
print(f"NMS 후 {len(shapes)}개 ({time.time()-t0:.0f}초)\n")
|
||||
print(f"NMS 후 {len(shapes)}개 ({time.time()-t0:.0f}초)")
|
||||
|
||||
if args.merge:
|
||||
before = len(shapes)
|
||||
shapes = merge_adjacent(shapes, gap=args.merge_gap)
|
||||
print(f"병합(gap={args.merge_gap}px) {before} → {len(shapes)}개")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
analyze_labels(shapes)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,298 @@
|
||||
"""
|
||||
SAM3.1 다중 프롬프트 배치 세그멘테이션 (in-process, 서버 불필요)
|
||||
|
||||
프롬프트 N개를 forward 1회에 함께 처리한다. 서버 방식(프롬프트당 forward 1회)과
|
||||
달리 이미지 임베딩·텍스트 인코딩을 재사용하므로 프롬프트 수가 많을수록 유리하다.
|
||||
|
||||
사용법:
|
||||
D:/MYCLAUDE_PROJECT/sam31server/.venv/Scripts/python.exe tools/sam3_multi_prompt.py \
|
||||
--input "data/everyimage/xxx.JPG" \
|
||||
--prompts prompts/discovery_v1.txt \
|
||||
--cols 9 --rows 6 --conf 0.25 --merge
|
||||
|
||||
사전 조건: SAM3 서버는 내려둘 것 (GPU에 모델 2벌 올라감)
|
||||
"""
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from collections import Counter
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
import torch
|
||||
from PIL import Image
|
||||
|
||||
SERVER_PATH = Path(os.environ.get(
|
||||
"SAM31SERVER_DIR",
|
||||
Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / "sam31server"))
|
||||
if not SERVER_PATH.is_dir():
|
||||
raise SystemExit(f"sam31server 없음: {SERVER_PATH} (SAM31SERVER_DIR 로 지정)")
|
||||
sys.path.insert(0, str(SERVER_PATH))
|
||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
|
||||
from sam3_everything_explore import ( # noqa: E402 후처리·시각화 재사용
|
||||
_bbox, nms_shapes, merge_adjacent, draw_everything, analyze_labels,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_model_paths(server_dir: Path, ckpt_arg=None, bpe_arg=None):
|
||||
"""체크포인트·BPE 경로 해결: CLI 인자 → 환경변수 → sam31server 설정파일."""
|
||||
ckpt, bpe = ckpt_arg or os.environ.get("SAM3_CHECKPOINT"), \
|
||||
bpe_arg or os.environ.get("SAM3_BPE")
|
||||
if not (ckpt and bpe):
|
||||
cfg = server_dir / "configs" / "auto_labeling" / "segment_anything_3.yaml"
|
||||
if not cfg.is_file():
|
||||
raise SystemExit(f"설정 파일 없음: {cfg} (--checkpoint / --bpe 로 직접 지정)")
|
||||
import yaml
|
||||
params = yaml.safe_load(cfg.read_text(encoding="utf-8")).get("params", {})
|
||||
ckpt = ckpt or params.get("model_path")
|
||||
bpe = bpe or params.get("bpe_path")
|
||||
for name, p in (("체크포인트", ckpt), ("BPE 사전", bpe)):
|
||||
if not p or not Path(p).is_file():
|
||||
raise SystemExit(f"{name} 파일 없음: {p}")
|
||||
return ckpt, bpe
|
||||
|
||||
|
||||
def load_prompts(path: Path) -> list:
|
||||
"""# 주석과 빈 줄을 제외한 프롬프트 목록."""
|
||||
lines = path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
|
||||
return [ln.strip() for ln in lines
|
||||
if ln.strip() and not ln.strip().startswith("#")]
|
||||
|
||||
|
||||
def tile_boxes(W, H, cols, rows, overlap):
|
||||
"""(x0, y0, x1, y1) 타일 목록. overlap 비율만큼 확장."""
|
||||
bw, bh = W / cols, H / rows
|
||||
px, py = int(bw * overlap), int(bh * overlap)
|
||||
boxes = []
|
||||
for r in range(rows):
|
||||
for c in range(cols):
|
||||
boxes.append((
|
||||
max(0, int(c * bw) - px), max(0, int(r * bh) - py),
|
||||
min(W, int((c + 1) * bw) + px), min(H, int((r + 1) * bh) + py),
|
||||
))
|
||||
return boxes
|
||||
|
||||
|
||||
def masks_to_polygons(masks, epsilon_factor=0.001):
|
||||
"""[K,h,w] bool 텐서 → 폴리곤 리스트 (없으면 None)."""
|
||||
polys = []
|
||||
for m in masks:
|
||||
mu = m.astype(np.uint8)
|
||||
contours, _ = cv2.findContours(mu, cv2.RETR_EXTERNAL,
|
||||
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
|
||||
if not contours:
|
||||
polys.append(None)
|
||||
continue
|
||||
largest = max(contours, key=cv2.contourArea)
|
||||
eps = epsilon_factor * cv2.arcLength(largest, True)
|
||||
approx = cv2.approxPolyDP(largest, eps, True)
|
||||
polys.append(approx if len(approx) >= 3 else None)
|
||||
return polys
|
||||
|
||||
|
||||
def predict_tile(model, processor, find_stage_cls, tile_bgr, text_outs,
|
||||
chunks, conf, mask_bytes=6 * 10**8):
|
||||
"""타일 1장에 프롬프트 전체를 배치로 물어본다. 반환: shape dict 리스트."""
|
||||
th, tw = tile_bgr.shape[:2]
|
||||
# 업샘플 한 번에 올릴 마스크 수 — 타일이 클수록 줄인다 (통짜 패스 OOM 방지)
|
||||
mask_batch = max(1, min(32, mask_bytes // (th * tw * 4)))
|
||||
state = processor.set_image(Image.fromarray(tile_bgr[:, :, ::-1]))
|
||||
shapes = []
|
||||
|
||||
for captions, text_out in zip(chunks, text_outs):
|
||||
n = len(captions)
|
||||
state["backbone_out"].update(text_out)
|
||||
find = find_stage_cls(
|
||||
img_ids=torch.zeros(n, dtype=torch.long, device=model.device),
|
||||
text_ids=torch.arange(n, dtype=torch.long, device=model.device),
|
||||
input_boxes=None, input_boxes_mask=None, input_boxes_label=None,
|
||||
input_points=None, input_points_mask=None,
|
||||
)
|
||||
out = model.forward_grounding(
|
||||
backbone_out=state["backbone_out"],
|
||||
find_input=find,
|
||||
geometric_prompt=model._get_dummy_prompt(num_prompts=n),
|
||||
find_target=None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
probs = out["pred_logits"].sigmoid() # [n,Q,1]
|
||||
presence = out["presence_logit_dec"].sigmoid().unsqueeze(1)
|
||||
probs = (probs * presence).squeeze(-1) # [n,Q]
|
||||
keep = probs > conf
|
||||
idx = keep.nonzero(as_tuple=False)
|
||||
if idx.numel() == 0:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
sel_masks = out["pred_masks"][keep] # [K,mh,mw]
|
||||
sel_scores = probs[keep]
|
||||
# 마스크를 타일 크기로 키운 뒤 외곽선을 뽑는다. 원본 해상도(252px 정도)에서
|
||||
# 뽑으면 좌표가 격자에 박혀 계단 현상이 생긴다. 메모리 때문에 조각내서 처리.
|
||||
for s in range(0, sel_masks.shape[0], mask_batch):
|
||||
chunk = sel_masks[s:s + mask_batch].unsqueeze(1).float()
|
||||
up = torch.nn.functional.interpolate(
|
||||
chunk, (th, tw), mode="bilinear", align_corners=False)
|
||||
binary = (up > 0).squeeze(1).cpu().numpy().astype(np.uint8)
|
||||
for k, poly in enumerate(masks_to_polygons(binary)):
|
||||
if poly is None:
|
||||
continue
|
||||
b = int(idx[s + k, 0])
|
||||
shapes.append({
|
||||
"label": captions[b],
|
||||
"score": float(sel_scores[s + k]),
|
||||
"shape_type": "polygon",
|
||||
"points": [[float(p[0][0]), float(p[0][1])] for p in poly],
|
||||
})
|
||||
del chunk, up
|
||||
del out
|
||||
return shapes
|
||||
|
||||
|
||||
def run_pass(model, processor, find_stage_cls, image_bgr, boxes, captions,
|
||||
conf, batch, tag):
|
||||
"""타일 목록 전체에 프롬프트 집합을 돌린다. 반환: 전역 좌표 shape 리스트."""
|
||||
chunks = [captions[i:i + batch] for i in range(0, len(captions), batch)]
|
||||
shapes, t0 = [], time.time()
|
||||
with torch.inference_mode():
|
||||
text_outs = [model.backbone.forward_text(c, device=model.device)
|
||||
for c in chunks]
|
||||
for i, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(boxes, 1):
|
||||
got = predict_tile(model, processor, find_stage_cls,
|
||||
image_bgr[y0:y1, x0:x1], text_outs, chunks, conf)
|
||||
for s in got: # 전역 좌표로 이동
|
||||
s["points"] = [[p[0] + x0, p[1] + y0] for p in s["points"]]
|
||||
shapes.extend(got)
|
||||
torch.cuda.empty_cache() # 타일 간 VRAM 누적 방지
|
||||
print(f" [{tag}] 타일 {i}/{len(boxes)} +{len(got)}개 "
|
||||
f"(누적 {len(shapes)}, {time.time()-t0:.0f}초, "
|
||||
f"VRAM {torch.cuda.memory_reserved()/2**30:.1f}GB)")
|
||||
return shapes
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
|
||||
ap.add_argument("--input", required=True)
|
||||
ap.add_argument("--output", default=None, help="기본: 입력명_multi.jpg")
|
||||
ap.add_argument("--prompts", default="prompts/discovery_v1.txt")
|
||||
ap.add_argument("--wide-prompts", default=None,
|
||||
help="타일보다 큰 대상 목록. 여기 적힌 라벨은 타일 패스에서 빼고 "
|
||||
"이미지 전체를 한 장으로 검출한다 (예: prompts/wide_v1.txt)")
|
||||
ap.add_argument("--cols", type=int, default=9)
|
||||
ap.add_argument("--rows", type=int, default=6)
|
||||
ap.add_argument("--overlap", type=float, default=0.10)
|
||||
ap.add_argument("--conf", type=float, default=0.25)
|
||||
ap.add_argument("--nms", type=float, default=0.40)
|
||||
ap.add_argument("--batch", type=int, default=16,
|
||||
help="forward 1회에 넣을 최대 프롬프트 수 (기본 16). "
|
||||
"RTX 3060 12GB 기준 16이 최적 — 32 이상은 VRAM 압박으로 4배 이상 느려짐")
|
||||
ap.add_argument("--merge", action="store_true", help="같은 라벨 인접 폴리곤 병합")
|
||||
ap.add_argument("--merge-gap", type=int, default=8)
|
||||
ap.add_argument("--checkpoint", default=None,
|
||||
help="SAM3.1 체크포인트 (기본: 환경변수 SAM3_CHECKPOINT → 서버 설정파일)")
|
||||
ap.add_argument("--bpe", default=None,
|
||||
help="BPE 사전 (기본: 환경변수 SAM3_BPE → 서버 설정파일)")
|
||||
ap.add_argument("--vram-fraction", type=float, default=0.92,
|
||||
help="VRAM 사용 상한 비율. 넘으면 느려지는 대신 OOM 에러 (기본 0.92)")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
captions = load_prompts(Path(args.prompts))
|
||||
if not captions:
|
||||
print(f"프롬프트 없음: {args.prompts}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
img_path = Path(args.input)
|
||||
image_bgr = cv2.imdecode(np.fromfile(str(img_path), dtype=np.uint8),
|
||||
cv2.IMREAD_COLOR)
|
||||
if image_bgr is None:
|
||||
print(f"이미지 로드 실패: {img_path}")
|
||||
return
|
||||
H, W = image_bgr.shape[:2]
|
||||
|
||||
wide = load_prompts(Path(args.wide_prompts)) if args.wide_prompts else []
|
||||
fine = [c for c in captions if c not in set(wide)]
|
||||
boxes = tile_boxes(W, H, args.cols, args.rows, args.overlap)
|
||||
|
||||
def nchunk(n):
|
||||
return (n + args.batch - 1) // args.batch
|
||||
|
||||
print(f"이미지 : {W}×{H}")
|
||||
print(f"타일 : {args.cols}×{args.rows}={len(boxes)}개 overlap={args.overlap*100:.0f}%")
|
||||
print(f"타일 패스 : 프롬프트 {len(fine)}개 → forward {nchunk(len(fine))*len(boxes)}회")
|
||||
if wide:
|
||||
print(f"통짜 패스 : 프롬프트 {len(wide)}개 → forward {nchunk(len(wide))}회 "
|
||||
f"(타일보다 큰 대상)")
|
||||
print(f"conf={args.conf} nms={args.nms}\n")
|
||||
|
||||
from sam3.model_builder import build_sam3_image_model
|
||||
from sam3.model.sam3_image_processor import Sam3Processor
|
||||
from sam3.model.data_misc import FindStage
|
||||
|
||||
if not torch.cuda.is_available():
|
||||
raise SystemExit("CUDA 사용 불가. CPU 폴백하지 않는다 — GPU 환경을 확인하라.")
|
||||
device = "cuda"
|
||||
# VRAM 상한을 걸어 드라이버가 시스템 메모리로 폴백(10배 이상 느려짐)하기 전에
|
||||
# OOM으로 실패하게 만든다
|
||||
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(args.vram_fraction)
|
||||
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
|
||||
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
|
||||
|
||||
ckpt_path, bpe_path = resolve_model_paths(SERVER_PATH, args.checkpoint, args.bpe)
|
||||
print(f"체크포인트: {ckpt_path}")
|
||||
print("SAM3.1 로딩...")
|
||||
model = build_sam3_image_model(
|
||||
bpe_path=bpe_path, device=device, checkpoint_path=ckpt_path)
|
||||
processor = Sam3Processor(model, confidence_threshold=args.conf, device=device)
|
||||
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
all_shapes = run_pass(model, processor, FindStage, image_bgr, boxes,
|
||||
fine, args.conf, args.batch, "타일")
|
||||
if wide:
|
||||
# 타일보다 큰 대상은 이미지 전체를 한 장으로 보고 검출
|
||||
all_shapes += run_pass(model, processor, FindStage, image_bgr,
|
||||
[(0, 0, W, H)], wide, args.conf, args.batch, "통짜")
|
||||
|
||||
print(f"\n검출 {len(all_shapes)}개 → NMS(iou={args.nms})...")
|
||||
all_shapes = nms_shapes(all_shapes, iou_thresh=args.nms)
|
||||
print(f"NMS 후 {len(all_shapes)}개")
|
||||
|
||||
if args.merge:
|
||||
before = len(all_shapes)
|
||||
all_shapes = merge_adjacent(all_shapes, gap=args.merge_gap)
|
||||
print(f"병합(gap={args.merge_gap}px) {before} → {len(all_shapes)}개")
|
||||
print(f"총 {time.time()-t0:.0f}초\n")
|
||||
|
||||
analyze_labels(all_shapes)
|
||||
|
||||
vis = draw_everything(image_bgr, all_shapes, args.cols, args.rows)
|
||||
h, w = vis.shape[:2]
|
||||
if max(h, w) > 4096:
|
||||
s = 4096 / max(h, w)
|
||||
vis = cv2.resize(vis, (int(w * s), int(h * s)))
|
||||
|
||||
out_path = (Path(args.output) if args.output
|
||||
else img_path.parent / (img_path.stem + "_multi.jpg"))
|
||||
out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
cv2.imencode(".jpg", vis, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 93])[1].tofile(str(out_path))
|
||||
print(f"\n저장: {out_path}")
|
||||
|
||||
json_path = out_path.with_suffix(".json")
|
||||
json_path.write_text(json.dumps({
|
||||
"total_segments": len(all_shapes),
|
||||
"label_counts": dict(Counter(s.get("label", "") for s in all_shapes)),
|
||||
"segments": [{"label": s.get("label", ""), "score": s.get("score", 0),
|
||||
"bbox": list(_bbox(s["points"])), "points": s["points"]}
|
||||
for s in all_shapes],
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
print(f"라벨 데이터: {json_path}")
|
||||
|
||||
if sys.platform == "win32": # 완료 알림음
|
||||
import winsound
|
||||
winsound.Beep(880, 150)
|
||||
winsound.Beep(1175, 250)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -8,16 +8,17 @@ import numpy as np
|
||||
import torch
|
||||
|
||||
# Add server to path so we can import sam3 locally
|
||||
server_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "X-AnyLabeling-Server"))
|
||||
models_path = os.path.join(server_path, "app", "models")
|
||||
server_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..", "sam31server"))
|
||||
if server_path not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, server_path)
|
||||
if models_path not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, models_path)
|
||||
|
||||
|
||||
SAM3_CHECKPOINT = (
|
||||
"C:/Users/nbright/.cache/huggingface/hub/models--facebook--sam3.1/"
|
||||
"snapshots/daa63191845a41281374e725f4c9e51c7a824460/sam3.1_multiplex.pt"
|
||||
)
|
||||
|
||||
from sam3.model_builder import build_sam3_image_model
|
||||
from sam3.model.sam3_image_processor import Sam3Processor
|
||||
from app.models.segment_anything_3 import SegmentAnything3
|
||||
|
||||
def build_point_grid(n_per_side: int) -> np.ndarray:
|
||||
"""Generates a 2D grid of points evenly spaced in [0, 1] x [0, 1]."""
|
||||
@@ -142,6 +143,10 @@ def main():
|
||||
parser.add_argument("--input", required=True, help="Input image path")
|
||||
parser.add_argument("--output", required=True, help="Output vis image path")
|
||||
parser.add_argument("--points", type=int, default=32, help="Points per side")
|
||||
parser.add_argument("--conf", type=float, default=0.7, help="Confidence threshold")
|
||||
parser.add_argument("--nms", type=float, default=0.7, help="NMS IoU threshold")
|
||||
parser.add_argument("--split", action="store_true",
|
||||
help="겹치지 않는 마스크끼리 묶어 여러 장으로 저장")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
buf = np.fromfile(args.input, dtype=np.uint8)
|
||||
@@ -159,27 +164,65 @@ def main():
|
||||
else:
|
||||
image_proc = image.copy()
|
||||
|
||||
model_path = os.path.join(server_path, "sam3.pt")
|
||||
model_path = SAM3_CHECKPOINT
|
||||
|
||||
results = segment_everything(image_proc, model_path, points_per_side=args.points, conf_thresh=0.7, nms_thresh=0.7)
|
||||
results = segment_everything(image_proc, model_path, points_per_side=args.points,
|
||||
conf_thresh=args.conf, nms_thresh=args.nms)
|
||||
|
||||
vis = image_proc.copy()
|
||||
np.random.seed(42)
|
||||
colors = [np.random.randint(0, 255, (3,)).tolist() for _ in results]
|
||||
H, W = image_proc.shape[:2]
|
||||
regions = []
|
||||
for res in results:
|
||||
poly = res["polygon"]
|
||||
pts = np.array(poly, dtype=np.int32)
|
||||
color = np.random.randint(0, 255, (3,)).tolist()
|
||||
|
||||
overlay = vis.copy()
|
||||
cv2.fillPoly(overlay, [pts], color)
|
||||
cv2.addWeighted(overlay, 0.4, vis, 0.6, 0, vis)
|
||||
cv2.polylines(vis, [pts], True, color, 1)
|
||||
|
||||
# Fix unicode paths in output
|
||||
is_success, im_buf_arr = cv2.imencode(".jpg", vis)
|
||||
if is_success:
|
||||
im_buf_arr.tofile(args.output)
|
||||
print(f"Saved visualization to {args.output}")
|
||||
region = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
|
||||
cv2.fillPoly(region, [np.array(res["polygon"], dtype=np.int32)], 255)
|
||||
regions.append(region)
|
||||
|
||||
if args.split:
|
||||
# 겹치지 않는 것끼리 묶어 레이어 분리 (점수 높은 순 greedy first-fit)
|
||||
layers = [] # [(누적마스크, [인덱스...])]
|
||||
for i, region in enumerate(regions):
|
||||
for canvas, members in layers:
|
||||
if not np.any(cv2.bitwise_and(canvas, region)):
|
||||
cv2.bitwise_or(canvas, region, canvas)
|
||||
members.append(i)
|
||||
break
|
||||
else:
|
||||
layers.append((region.copy(), [i]))
|
||||
print(f"Split into {len(layers)} non-overlapping layers.")
|
||||
groups = [members for _, members in layers]
|
||||
else:
|
||||
groups = [list(range(len(results)))]
|
||||
|
||||
out_path = Path(args.output)
|
||||
for n, members in enumerate(groups, 1):
|
||||
vis = image_proc.copy()
|
||||
for i in members:
|
||||
pts = np.array(results[i]["polygon"], dtype=np.int32)
|
||||
color = colors[i]
|
||||
|
||||
overlay = vis.copy()
|
||||
cv2.fillPoly(overlay, [pts], color)
|
||||
cv2.addWeighted(overlay, 0.4, vis, 0.6, 0, vis)
|
||||
|
||||
# 테두리: 선을 그린 뒤 마스크 내부만 남겨 안쪽 1px로 만듦
|
||||
edge = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
|
||||
cv2.polylines(edge, [pts], True, 255, 2, cv2.LINE_8)
|
||||
vis[cv2.bitwise_and(edge, regions[i]) > 0] = [int(c * 0.35) for c in color]
|
||||
|
||||
path = (out_path if len(groups) == 1
|
||||
else out_path.with_name(f"{out_path.stem}_L{n}{out_path.suffix}"))
|
||||
is_success, im_buf_arr = cv2.imencode(out_path.suffix, vis)
|
||||
if is_success:
|
||||
im_buf_arr.tofile(str(path))
|
||||
print(f"Saved {len(members)} masks to {path}")
|
||||
|
||||
try: # 완료 알림음
|
||||
import winsound
|
||||
winsound.Beep(880, 150)
|
||||
winsound.Beep(1175, 250)
|
||||
except Exception:
|
||||
print("\a", end="")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
|
||||
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