import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件:{data['Filename']},左上角坐标:({data['Min_X']}, {data['Min_Y']}),右下角坐标:({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

时间: 2024-04-17 14:28:41 浏览: 78
这段代码是一个细胞识别的脚本,它将指定文件夹中的图片进行细胞分割,并将分割后的结果保存为图片和CSV文件。具体的流程如下: 1. 首先,通过读取指定文件夹中的JSON文件,获取细胞的多边形坐标信息,并计算出最小包围框的左上角和右下角坐标。 2. 将坐标信息添加到一个列表中,用于后续写入CSV文件。 3. 使用列表中的坐标信息生成输入提示语句。 4. 加载预训练的细胞识别模型,并创建一个细胞识别器。 5. 遍历指定文件夹中的图片文件,对每张图片进行细胞识别: a. 加载并设置待预测的图片。 b. 使用输入提示语句进行细胞识别,得到分割后的细胞掩模。 c. 可以对预测的掩模进行后续处理或分析。 d. 将分割后的掩模保存为图片。 请注意,这段代码中使用了第三方库 `segment_anything` 进行细胞分割,你需要先安装该库才能运行这段代码。
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File "/app/PythonProjects/segment-anything-main/Import_test/down/test01.py", line 6, in <module> from ...segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor ImportError: attempted relative import with no known parent package

这个错误表明你在一个子模块中尝试使用相对导入,但是 Python 解释器无法确定当前模块的父级包。通常,这是因为你没有正确地设置 Python 模块的导入路径或包结构。 你可以尝试以下解决方案: 1. 将当前模块移动到正确的包目录中,确保包结构正确,或者在该模块中使用绝对导入语句而不是相对导入语句。 2. 使用绝对导入语句来代替相对导入语句。例如,如果你要导入 `segment_anything` 模块中的 `sam_model_registry`,可以使用以下语句: ```python from segment_anything import sam_model_registry ``` 3. 将当前模块作为脚本直接运行,而不是作为一个模块导入。如果你要运行 `test01.py`,可以使用以下命令: ```bash python -m Import_test.down.test01 ``` 这会告诉 Python 将 `Import_test.down.test01` 视为一个脚本而不是一个模块,这可能会解决相对导入的问题。

Cython将.pth模型封装为.so后,能不能在C++里调用这个.so文件,我的封装代码是import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class MyModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) def __callmodel__(self): return self.sam,请给我一篇C++代码

当你使用Cython封装Python代码时,最终会生成一个动态链接库(.so文件)。对于C++来说,你可以使用动态链接库来调用Python函数并传递参数。下面是一个简单的示例代码: ```c++ #include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_Initialize(); // 加载 Python 模块和函数 PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("your_module_name"); PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "your_function_name"); // 准备参数 PyObject* pArgs = PyTuple_New(1); // 1 表示参数数量 PyTuple_SetItem(pArgs, 0, PyUnicode_FromString("your_parameter")); // 调用函数 PyObject* pRetVal = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); // 处理返回值 if (pRetVal) { // TODO: 处理返回值 Py_DECREF(pRetVal); } else { // TODO: 处理错误 } // 清理 Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); } ``` 在上面的示例代码中,你需要做以下几件事情: 1. 在 `main` 函数中初始化 Python 解释器(`Py_Initialize`)和关闭 Python 解释器(`Py_Finalize`)。 2. 使用 `PyImport_ImportModule` 加载 Python 模块,使用 `PyObject_GetAttrString` 获取模块中的函数对象。 3. 创建参数元组对象(`PyTuple_New`),将参数添加到元组中(`PyTuple_SetItem`)。 4. 使用 `PyObject_CallObject` 调用 Python 函数,并传递参数。 5. 处理返回值,清理内存(使用 `Py_DECREF`)。 你需要根据你的具体情况修改上面的代码,并将其编译为可执行文件。注意,你需要在编译时链接 Python 库和你的动态链接库。

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ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

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