基于Segment Anything Model(SAM)图片元素提取器
若不清楚SAM的功能，建议体验其Demo进行了解，本仓库实现了本地版本的对应功能，并优化了图片分割的体验
建议安装miniconda管理python环境
- 本地部署SAM，参考segment-anything
- 安装依赖，建议
python=3.10，pip install -r requirement.txt - 修改
marker.py中sam_root = ""为本地SAM根目录，并将模型文件放在本地SAM根目录的models下（这步如果不确定具体位置，可以先进行下一步，会有相关提示） python marker.py启动ui界面
（有条件的朋友建议安装cuda，cudnn，torch-cuda）
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选择【导入模型】左侧的具体模型（质量h > l > b），并点击导入模型
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选择导入图片，或直接将图片拖入框内，这一步会耗费一些时间（10s-20s，视GPU能力）
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开始抠图：
- 框选模式：利用box选择分割区域
- 点选模式（非框选模式）
- 左键加入前景点（需要提取的部分）
- 右键加入后景点（希望剔除的部分）
- 中键删除前景点、后景点
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保存：按住Ctrl，并用左键点击选择想保存的区域（如果没有选中对应的mask区域，没有反应）
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弹出保存分辨率框：默认为当前mask的包围盒大小，可快速选择对应分辨率，也可自行输入分辨率，保存时会自动进行调整，非mask区域自动填充黑色
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选择文件夹并保存，继续提取元素或者处理下一张图
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