[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-opengeos--segment-geospatial":3,"tool-opengeos--segment-geospatial":61},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",161147,"2026-04-19T23:31:47",[14,13,36],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":24,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":99,"forks":100,"last_commit_at":101,"license":102,"difficulty_score":10,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":105,"env_deps":106,"category_tags":118,"github_topics":119,"view_count":24,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":126,"updated_at":127,"faqs":128,"releases":157},10024,"opengeos\u002Fsegment-geospatial","segment-geospatial","A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything Model (SAM)","segment-geospatial（简称 SamGeo）是一款专为地理空间数据分析打造的 Python 工具包，旨在让研究人员和开发者能轻松利用 Meta 发布的“分割一切模型”（SAM）处理卫星影像与地图数据。传统遥感图像分割往往需要复杂的代码编写或专业标注，而 segment-geospatial 极大简化了这一流程，用户仅需少量代码甚至通过文本提示，即可自动识别并提取地物特征。\n\n该工具支持从地图服务下载瓦片并生成 GeoTIFF 文件，能够结合 SAM 及高精度 HQ-SAM 模型进行图像分割。其独特亮点在于灵活的交互方式：用户既可以通过文字描述指定目标，也能在交互式地图上手动标记前景与背景，或直接加载现有的矢量数据作为参考。分割结果可无缝导出为 GeoPackage、Shapefile 等通用地理格式，并支持时间序列影像分析及 REST API 部署。此外，它还提供了 QGIS 插件版本，方便非编程背景的用户直接在桌面软件中操作。无论是从事地球科学研究的学者、开发地理信息应用的工程师，还是需要快速提取地物要素的设计师，segment-geospatial 都能提供高效、低门","segment-geospatial（简称 SamGeo）是一款专为地理空间数据分析打造的 Python 工具包，旨在让研究人员和开发者能轻松利用 Meta 发布的“分割一切模型”（SAM）处理卫星影像与地图数据。传统遥感图像分割往往需要复杂的代码编写或专业标注，而 segment-geospatial 极大简化了这一流程，用户仅需少量代码甚至通过文本提示，即可自动识别并提取地物特征。\n\n该工具支持从地图服务下载瓦片并生成 GeoTIFF 文件，能够结合 SAM 及高精度 HQ-SAM 模型进行图像分割。其独特亮点在于灵活的交互方式：用户既可以通过文字描述指定目标，也能在交互式地图上手动标记前景与背景，或直接加载现有的矢量数据作为参考。分割结果可无缝导出为 GeoPackage、Shapefile 等通用地理格式，并支持时间序列影像分析及 REST API 部署。此外，它还提供了 QGIS 插件版本，方便非编程背景的用户直接在桌面软件中操作。无论是从事地球科学研究的学者、开发地理信息应用的工程师，还是需要快速提取地物要素的设计师，segment-geospatial 都能提供高效、低门槛的智能化解决方案。","# SamGeo\n\n[![image](https:\u002F\u002Fstudiolab.sagemaker.aws\u002Fstudiolab.svg)](https:\u002F\u002Fstudiolab.sagemaker.aws\u002Fimport\u002Fgithub\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fexamples\u002Fsatellite.ipynb)\n[![image](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fexamples\u002Fsatellite.ipynb)\n[![image](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fsegment-geospatial.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fsegment-geospatial)\n[![image](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fvn\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial)\n[![Docker 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Downloads](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial\u002Fbadges\u002Fdownloads.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial)\n[![DOI](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.05663\u002Fstatus.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.05663)\n[![QGIS](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FQGIS-plugin-orange.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin)\n\n[![logo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_3ddfcbe95a77.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fassets\u002Flogo.png)\n\n**A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything Model (SAM)**\n\n## Introduction\n\nThe **SamGeo** package draws its inspiration from [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo) repository authored by [Aliaksandr Hancharenka](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960). The primary objective of SamGeo is to simplify the process of leveraging SAM for geospatial data analysis by enabling users to achieve this with minimal coding effort. The source code of SamGeo was adapted from the [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo) repository, and credit for its original version goes to Aliaksandr Hancharenka.\n\n-   Free software: MIT license\n-   Documentation: \u003Chttps:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org>\n\n## Citations\n\n-   Wu, Q., & Osco, L. (2023). samgeo: A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything Model (SAM). _Journal of Open Source Software_, 8(89), 5663. \u003Chttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.05663>\n-   Osco, L. P., Wu, Q., de Lemos, E. L., Gonçalves, W. N., Ramos, A. P. M., Li, J., & Junior, J. M. (2023). The Segment Anything Model (SAM) for remote sensing applications: From zero to one shot. _International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation_, 124, 103540. \u003Chttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jag.2023.103540>\n\n## Features\n\n-   Download map tiles from Tile Map Service (TMS) servers and create GeoTIFF files\n-   Segment GeoTIFF files using the Segment Anything Model ([SAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsegment-anything)) and [HQ-SAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSysCV\u002Fsam-hq)\n-   Segment remote sensing imagery with text prompts\n-   Create foreground and background markers interactively\n-   Load existing markers from vector datasets\n-   Save segmentation results as common vector formats (GeoPackage, Shapefile, GeoJSON)\n-   Save input prompts as GeoJSON files\n-   Visualize segmentation results on interactive maps\n-   Segment objects from timeseries remote sensing imagery\n-   REST API for serving segmentation over HTTP (see [API docs](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fapi))\n\n## QGIS Plugin\n\nSamGeo is also available as a [QGIS plugin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin). Check out this [short video demo](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FDKKrQKeU3Ik) and [full video tutorial](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FoPZc7BvDsHE) on how to use the plugin.\n\n[![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_fa40b5355328.png)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FoPZc7BvDsHE)\n\n## Installation\n\n### Install with pixi (Recommended)\n\nFor the most reliable installation experience, especially on Windows or when dealing with complex dependencies like PyTorch\u002FCUDA and SAM 3, we recommend using [pixi](https:\u002F\u002Fpixi.prefix.dev\u002Flatest). Pixi provides faster and more reliable dependency resolution than conda\u002Fmamba and avoids common numpy version conflicts. See the [full pixi installation guide](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Finstallation\u002F#install-with-pixi-recommended) for detailed instructions.\n\nQuick start with pixi:\n\n```bash\n# Install pixi (Linux\u002FmacOS)\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.sh | sh\n\n# Or on Windows (PowerShell)\npowershell -ExecutionPolicy Bypass -c \"irm -useb https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.ps1 | iex\"\n\n# Create a new pixi project\npixi init geo\ncd geo\n\n# Edit pixi.toml with your configuration (see docs for GPU\u002FCPU examples)\n# Then install\npixi install\n\n# Start Jupyter Lab\npixi run jupyter lab\n```\n\n### Install from PyPI\n\n**segment-geospatial** is available on [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fsegment-geospatial\u002F) and can be installed in several ways so that its dependencies can be controlled more granularly. This reduces package size for CI environments, since not every time all of the models will be used.\n\nDepending on what tools you need to use, you might want to do:\n\n-   `segment-geospatial` or `segment-geospatial[samgeo]`: Installs only the minimum required dependencies to run SAMGeo\n-   `segment-geospatial[samgeo2]`: Installs the dependencies to run SAMGeo 2\n-   `segment-geospatial[samgeo3]`: Installs the dependencies to run SAMGeo 3\n-   `segment-geospatial[fast]`: Installs the dependencies to run Fast SAM\n-   `segment-geospatial[hq]`: Installs the dependencies to run HQ-SAM\n-   `segment-geospatial[text]`: Installs Grounding DINO to use SAMGeo 1 and 2 with text prompts\n-   `segment-geospatial[fer]`: Installs the dependencies to run the feature\n    edge reconstruction algorithm\n-   `segment-geospatial[api]`: Installs FastAPI and Uvicorn for serving segmentation as a REST API\n\nAdditionally, these other two optional imports are defined:\n\n-   `segment-geospatial[all]`: Installs the dependencies to run all of the SAMGeo models\n-   `segment-geospatial[extra]`: Installs the dependencies to run all of the SAMGeo models and other utilities to run the examples like Jupyter notebook support, `leafmap`, etc.\n\nSimply running the following should install the dependencies for each use case:\n\n```bash\npip install \"segment-geospatial[samgeo3]\" # Or any other choice of the above\n```\n\nTo see more in detail what packages come with each choice, please refer to `pyproject.toml`.\n\n### Install from conda-forge\n\n**segment-geospatial** is also available on [conda-forge](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial). If you have\n[Anaconda](https:\u002F\u002Fwww.anaconda.com\u002Fdistribution\u002F#download-section) or [Miniconda](https:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fminiconda.html) installed on your computer, you can install segment-geospatial using the following commands. It is recommended to create a fresh conda environment for **segment-geospatial**. The following commands will create a new conda environment named `geo` and install **segment-geospatial** and its dependencies:\n\n```bash\nconda create -n geo python\nconda activate geo\nconda install -c conda-forge segment-geospatial\n```\n\nIf your system has a GPU, but the above commands do not install the GPU version of pytorch, you can force the installation of the GPU version of pytorch using the following command:\n\n```bash\nconda install -c conda-forge segment-geospatial \"pytorch=*=cuda*\"\n```\n\nsegment-geospatial has some optional dependencies that are not included in the default conda environment. To install these dependencies, run the following command:\n\n```bash\nconda install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast\n```\n\n### Install SAM 3 on Windows\n\nIt is a bit tricky to install SAM 3 on Windows. Run the following commands on Windows to install SamGeo:\n\n```bash\nconda create -n geo python=3.12\nconda activate geo\nconda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia\npip install \"segment-geospatial[samgeo3]\"\npip install triton-windows ipykernel jupyterlab\n```\n\n## Examples\n\n-   [Segmenting remote sensing imagery](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fsatellite)\n-   [Automatically generating object masks](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fautomatic_mask_generator)\n-   [Segmenting remote sensing imagery with input prompts](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Finput_prompts)\n-   [Segmenting remote sensing imagery with box prompts](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fbox_prompts)\n-   [Segmenting remote sensing imagery with text prompts](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Ftext_prompts)\n-   [Batch segmentation with text prompts](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Ftext_prompts_batch)\n-   [Using segment-geospatial with ArcGIS Pro](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Farcgis)\n-   [Segmenting swimming pools with text prompts](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fswimming_pools)\n-   [Segmenting satellite imagery from the Maxar Open Data Program](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fmax_open_data)\n\n## Demos\n\n-   Automatic mask generator\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FI1IhDgz.gif)\n\n-   Interactive segmentation with input prompts\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002F2Nyg9uW.gif)\n\n-   Input prompts from existing files\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FCb4ZaKY.gif)\n\n-   Interactive segmentation with text prompts\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fwydt5Xt.gif)\n\n## Tutorials\n\nVideo tutorials are available on my [YouTube Channel](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F@giswqs).\n\n-   Automatic mask generation\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_1243a366d9cc.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n-   Using SAM with ArcGIS Pro\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_f178bd59c23f.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n-   Interactive segmentation with text prompts\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_e264f867637f.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n## Using SAM with Desktop GIS\n\n-   **QGIS**: Check out the [SamGeo QGIS Plugin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin).\n-   **ArcGIS**: Check out the [Segment Anything Model (SAM) Toolbox for ArcGIS](https:\u002F\u002Fwww.arcgis.com\u002Fhome\u002Fitem.html?id=9b67b441f29f4ce6810979f5f0667ebe) and the [Resources for Unlocking the Power of Deep Learning Applications Using ArcGIS](https:\u002F\u002Fcommunity.esri.com\u002Ft5\u002Feducation-blog\u002Fresources-for-unlocking-the-power-of-deep-learning\u002Fba-p\u002F1293098).\n\n## Computing Resources\n\nThe Segment Anything Model is computationally intensive, and a powerful GPU is recommended to process large datasets. It is recommended to have a GPU with at least 8 GB of GPU memory. You can utilize the free GPU resources provided by Google Colab. Alternatively, you can apply for [AWS Cloud Credit for Research](https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002Fgovernment-education\u002Fresearch-and-technical-computing\u002Fcloud-credit-for-research), which offers cloud credits to support academic research. If you are in the Greater China region, apply for the AWS Cloud Credit [here](https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002Fcn\u002Fevents\u002Feducate_cloud\u002Fresearch-credits).\n\n## Legal Notice\n\nThis repository and its content are provided for educational purposes only. By using the information and code provided, users acknowledge that they are using the APIs and models at their own risk and agree to comply with any applicable laws and regulations. Users who intend to download a large number of image tiles from any basemap are advised to contact the basemap provider to obtain permission before doing so. Unauthorized use of the basemap or any of its components may be a violation of copyright laws or other applicable laws and regulations.\n\n## Contributing\n\nPlease refer to the [contributing guidelines](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fcontributing) for more information.\n\n## Acknowledgements\n\nThis project is based upon work partially supported by the National Aeronautics and Space Administration (NASA) under Grant No. 80NSSC22K1742 issued through the [Open Source Tools, Frameworks, and Libraries 2020 Program](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002F3RVBRcQ).\n\nThis project is also supported by Amazon Web Services ([AWS](https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002F)). In addition, this package was made possible by the following open source projects. Credit goes to the developers of these projects.\n\n-   [segment-anything](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsegment-anything)\n-   [SAM 3](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsam3)\n-   [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo)\n-   [tms2geotiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgumblex\u002Ftms2geotiff)\n-   [GroundingDINO](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIDEA-Research\u002FGroundingDINO)\n-   [lang-segment-anything](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluca-medeiros\u002Flang-segment-anything)\n","# SamGeo\n\n[![image](https:\u002F\u002Fstudiolab.sagemaker.aws\u002Fstudiolab.svg)](https:\u002F\u002Fstudiolab.sagemaker.aws\u002Fimport\u002Fgithub\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fexamples\u002Fsatellite.ipynb)\n[![image](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fexamples\u002Fsatellite.ipynb)\n[![image](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fsegment-geospatial.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fsegment-geospatial)\n[![image](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fvn\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial)\n[![Docker Pulls](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_6c00d8c246b9.png)](https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Fgiswqs\u002Fsegment-geospatial)\n[![PyPI Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_581bb1f96fe6.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fsegment-geospatial)\n[![Conda Recipe](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Frecipe-segment--geospatial-green.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial-feedstock)\n[![Conda Downloads](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial\u002Fbadges\u002Fdownloads.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial)\n[![DOI](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.05663\u002Fstatus.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.05663)\n[![QGIS](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FQGIS-plugin-orange.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin)\n\n[![logo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_3ddfcbe95a77.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fassets\u002Flogo.png)\n\n**一个用于使用 Segment Anything Model (SAM) 对地理空间数据进行分割的 Python 包**\n\n## 简介\n\n**SamGeo** 包的灵感来源于由 [Aliaksandr Hancharenka](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960) 编写的 [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo) 仓库。SamGeo 的主要目标是简化用户利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程，使用户只需少量代码即可实现这一目标。SamGeo 的源代码改编自 [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo) 仓库，其原始版本的功劳归于 Aliaksandr Hancharenka。\n\n-   自由软件：MIT 许可证\n-   文档：\u003Chttps:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org>\n\n## 引用\n\n-   Wu, Q., & Osco, L. (2023). samgeo: A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything Model (SAM). _Journal of Open Source Software_, 8(89), 5663. \u003Chttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.05663>\n-   Osco, L. P., Wu, Q., de Lemos, E. L., Gonçalves, W. N., Ramos, A. P. M., Li, J., & Junior, J. M. (2023). The Segment Anything Model (SAM) for remote sensing applications: From zero to one shot. _International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation_, 124, 103540. \u003Chttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jag.2023.103540>\n\n## 特性\n\n-   从 Tile Map Service (TMS) 服务器下载地图瓦片并创建 GeoTIFF 文件\n-   使用 Segment Anything Model ([SAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsegment-anything)) 和 [HQ-SAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSysCV\u002Fsam-hq) 对 GeoTIFF 文件进行分割\n-   使用文本提示对遥感影像进行分割\n-   交互式地创建前景和背景标记\n-   从矢量数据集中加载现有标记\n-   将分割结果保存为常见的矢量格式（GeoPackage、Shapefile、GeoJSON）\n-   将输入提示保存为 GeoJSON 文件\n-   在交互式地图上可视化分割结果\n-   对时序遥感影像中的对象进行分割\n-   提供 REST API，通过 HTTP 提供分割服务（参见 [API 文档](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fapi)）\n\n## QGIS 插件\n\nSamGeo 也作为 [QGIS 插件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin) 提供。请观看这段 [简短的视频演示](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FDKKrQKeU3Ik) 和 [完整的视频教程](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FoPZc7BvDsHE)，了解如何使用该插件。\n\n[![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_fa40b5355328.png)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FoPZc7BvDsHE)\n\n## 安装\n\n### 使用 pixi 安装（推荐）\n\n为了获得最可靠的安装体验，尤其是在 Windows 系统上或处理 PyTorch\u002FCUDA 和 SAM 3 等复杂依赖时，我们建议使用 [pixi](https:\u002F\u002Fpixi.prefix.dev\u002Flatest)。Pixi 比 conda\u002Fmamba 提供更快、更可靠的依赖解析，并避免常见的 numpy 版本冲突。有关详细说明，请参阅 [完整的 pixi 安装指南](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Finstallation\u002F#install-with-pixi-recommended)。\n\n使用 pixi 的快速入门：\n\n```bash\n# 在 Linux\u002FmacOS 上安装 pixi\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.sh | sh\n\n# 或在 Windows 上（PowerShell）\npowershell -ExecutionPolicy Bypass -c \"irm -useb https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.ps1 | iex\"\n\n# 创建一个新的 pixi 项目\npixi init geo\ncd geo\n\n# 根据您的配置编辑 pixi.toml（参见 GPU\u002FCPU 示例文档）\n# 然后安装\npixi install\n\n# 启动 Jupyter Lab\npixi run jupyter lab\n```\n\n### 从 PyPI 安装\n\n**segment-geospatial** 已在 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fsegment-geospatial\u002F) 上发布，可以通过多种方式安装，以便更精细地控制其依赖项。这有助于减小 CI 环境中的包大小，因为并非每次都会使用所有模型。\n\n根据您需要使用的工具，您可以选择：\n\n-   `segment-geospatial` 或 `segment-geospatial[samgeo]`：仅安装运行 SAMGeo 所需的最低依赖项\n-   `segment-geospatial[samgeo2]`：安装运行 SAMGeo 2 的依赖项\n-   `segment-geospatial[samgeo3]`：安装运行 SAMGeo 3 的依赖项\n-   `segment-geospatial[fast]`：安装运行 Fast SAM 的依赖项\n-   `segment-geospatial[hq]`：安装运行 HQ-SAM 的依赖项\n-   `segment-geospatial[text]`：安装 Grounding DINO，以便将 SAMGeo 1 和 2 与文本提示结合使用\n-   `segment-geospatial[fer]`：安装运行特征边缘重建算法所需的依赖项\n-   `segment-geospatial[api]`：安装 FastAPI 和 Uvicorn，以将分割作为 REST API 提供\n\n此外，还定义了以下两个可选导入：\n\n-   `segment-geospatial[all]`：安装运行所有 SAMGeo 模型所需的依赖项\n-   `segment-geospatial[extra]`：安装运行所有 SAMGeo 模型以及其他实用程序所需的依赖项，例如 Jupyter 笔记本支持、`leafmap` 等。\n\n只需运行以下命令即可为每个用例安装相应的依赖项：\n\n```bash\npip install \"segment-geospatial[samgeo3]\" # 或上述其他任何选项\n```\n\n要详细了解每种选择包含哪些软件包，请参阅 `pyproject.toml`。\n\n### 从 conda-forge 安装\n\n**segment-geospatial** 也在 [conda-forge](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fsegment-geospatial) 上提供。如果你的计算机上已经安装了 [Anaconda](https:\u002F\u002Fwww.anaconda.com\u002Fdistribution\u002F#download-section) 或 [Miniconda](https:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fminiconda.html)，你可以使用以下命令来安装 segment-geospatial。建议为 **segment-geospatial** 创建一个新的 conda 环境。以下命令将创建一个名为 `geo` 的新 conda 环境，并安装 **segment-geospatial** 及其依赖项：\n\n```bash\nconda create -n geo python\nconda activate geo\nconda install -c conda-forge segment-geospatial\n```\n\n如果你的系统配备了 GPU，但上述命令并未安装 GPU 版本的 PyTorch，你可以通过以下命令强制安装 GPU 版本的 PyTorch：\n\n```bash\nconda install -c conda-forge segment-geospatial \"pytorch=*=cuda*\"\n```\n\nsegment-geospatial 有一些可选依赖项，默认的 conda 环境中并不包含这些依赖。要安装这些依赖，请运行以下命令：\n\n```bash\nconda install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast\n```\n\n### 在 Windows 上安装 SAM 3\n\n在 Windows 上安装 SAM 3 会稍微复杂一些。请在 Windows 上运行以下命令来安装 SamGeo：\n\n```bash\nconda create -n geo python=3.12\nconda activate geo\nconda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia\npip install \"segment-geospatial[samgeo3]\"\npip install triton-windows ipykernel jupyterlab\n```\n\n## 示例\n\n-   [分割遥感影像](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fsatellite)\n-   [自动生成对象掩码](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fautomatic_mask_generator)\n-   [使用输入提示分割遥感影像](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Finput_prompts)\n-   [使用框提示分割遥感影像](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fbox_prompts)\n-   [使用文本提示分割遥感影像](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Ftext_prompts)\n-   [使用文本提示进行批量分割](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Ftext_prompts_batch)\n-   [将 segment-geospatial 与 ArcGIS Pro 结合使用](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Farcgis)\n-   [使用文本提示分割游泳池](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fswimming_pools)\n-   [分割来自 Maxar 开放数据计划的卫星影像](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fmax_open_data)\n\n## 演示\n\n-   自动掩码生成器\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FI1IhDgz.gif)\n\n-   使用输入提示的交互式分割\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002F2Nyg9uW.gif)\n\n-   使用现有文件中的提示\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FCb4ZaKY.gif)\n\n-   使用文本提示的交互式分割\n\n![](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fwydt5Xt.gif)\n\n## 教程\n\n我的 [YouTube 频道](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F@giswqs) 上提供了视频教程。\n\n-   自动掩码生成\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_1243a366d9cc.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n-   在 ArcGIS Pro 中使用 SAM\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_f178bd59c23f.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n-   使用文本提示的交互式分割\n\n[![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_readme_e264f867637f.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLAxJ4-o7ZoPcrg5RnZjkB_KY6tv96WO2h)\n\n## 将 SAM 与桌面 GIS 结合使用\n\n-   **QGIS**：请查看 [SamGeo QGIS 插件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fqgis-samgeo-plugin)。\n-   **ArcGIS**：请查看 [适用于 ArcGIS 的 Segment Anything Model (SAM) 工具箱](https:\u002F\u002Fwww.arcgis.com\u002Fhome\u002Fitem.html?id=9b67b441f29f4ce6810979f5f0667ebe)以及 [利用 ArcGIS 解锁深度学习应用强大功能的资源](https:\u002F\u002Fcommunity.esri.com\u002Ft5\u002Feducation-blog\u002Fresources-for-unlocking-the-power-of-deep-learning\u002Fba-p\u002F1293098)。\n\n## 计算资源\n\nSegment Anything Model 对计算资源的需求较高，处理大型数据集时建议使用性能强大的 GPU。推荐使用至少配备 8 GB 显存的 GPU。你也可以利用 Google Colab 提供的免费 GPU 资源。此外，你还可以申请 [AWS 研究云积分](https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002Fgovernment-education\u002Fresearch-and-technical-computing\u002Fcloud-credit-for-research)，该计划为学术研究提供云积分支持。如果你位于大中华地区，可以在此处申请 AWS 研究云积分：[AWS 教育云研究积分](https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002Fcn\u002Fevents\u002Feducate_cloud\u002Fresearch-credits)。\n\n## 法律声明\n\n本仓库及其内容仅用于教育目的。用户在使用所提供的信息和代码时，即表示已知悉并同意自行承担使用相关 API 和模型的风险，并遵守所有适用的法律法规。建议有意从任何底图下载大量图像瓦片的用户，在操作前先联系底图提供商以获得许可。未经授权使用底图或其任何组成部分，可能构成对版权法或其他适用法律法规的违反。\n\n## 贡献\n\n有关更多信息，请参阅 [贡献指南](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fcontributing)。\n\n## 致谢\n\n本项目部分得到了美国国家航空航天局（NASA）的支持，资助编号为 80NSSC22K1742，该资助通过 [2020 年开源工具、框架和库计划](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002F3RVBRcQ) 提供。本项目还得到了亚马逊网络服务（AWS）的支持。此外，本软件包的实现也离不开以下开源项目，特此向这些项目的开发者致谢。\n\n-   [segment-anything](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsegment-anything)\n-   [SAM 3](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fsam3)\n-   [segment-anything-eo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faliaksandr960\u002Fsegment-anything-eo)\n-   [tms2geotiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgumblex\u002Ftms2geotiff)\n-   [GroundingDINO](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIDEA-Research\u002FGroundingDINO)\n-   [lang-segment-anything](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluca-medeiros\u002Flang-segment-anything)","# Segment-Geospatial (SamGeo) 快速上手指南\n\nSamGeo 是一个基于 Facebook Segment Anything Model (SAM) 的 Python 包，专为地理空间数据分割设计。它支持卫星影像分割、文本提示分割、交互式标记以及多种矢量格式输出，旨在让开发者以最小的代码量完成复杂的遥感图像分析任务。\n\n## 1. 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux, macOS, Windows\n- **Python 版本**: 推荐 Python 3.9 - 3.12\n- **硬件建议**: \n  - 处理大型数据集时，强烈建议使用配备至少 **8GB 显存** 的 NVIDIA GPU。\n  - 若无 GPU，可在 CPU 模式下运行（速度较慢），或使用 Google Colab \u002F AWS 云端资源。\n\n### 前置依赖\n- 包管理器：推荐使用 `pixi`（最稳定），也可使用 `pip` 或 `conda`。\n- 若需使用文本提示功能（Text Prompts），需额外安装 `Grounding DINO`。\n- 若需使用 Fast SAM 或 HQ-SAM 等变体，需安装对应可选依赖。\n\n> **注意**：国内用户若遇到 PyPI 或 Conda 下载缓慢，可配置清华源或中科大源加速（见安装步骤）。\n\n---\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 方案 A：使用 Pixi（推荐，尤其适用于 Windows 和复杂依赖）\n\nPixi 能更好地解决 PyTorch\u002FCUDA 版本冲突问题。\n\n```bash\n# Linux\u002FmacOS 安装 pixi\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.sh | sh\n\n# Windows (PowerShell) 安装 pixi\npowershell -ExecutionPolicy Bypass -c \"irm -useb https:\u002F\u002Fpixi.sh\u002Finstall.ps1 | iex\"\n\n# 创建项目并安装\npixi init geo\ncd geo\n# 编辑 pixi.toml 配置 GPU\u002FCPU 环境（参考官方文档）\npixi install\n\n# 启动 Jupyter Lab\npixi run jupyter lab\n```\n\n### 方案 B：使用 Pip（灵活选择组件）\n\n根据需求安装不同组件，避免冗余依赖。\n\n**基础安装（仅核心功能）：**\n```bash\npip install \"segment-geospatial[samgeo3]\" -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n**其他可选组件：**\n- 文本提示支持：`pip install \"segment-geospatial[text]\"`\n- 全功能安装：`pip install \"segment-geospatial[all]\"`\n- 包含示例工具（Jupyter, leafmap 等）：`pip install \"segment-geospatial[extra]\"`\n\n> **Windows 安装 SAM 3 特别说明**：\n> ```bash\n> conda create -n geo python=3.12\n> conda activate geo\n> conda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia\n> pip install \"segment-geospatial[samgeo3]\" -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> pip install triton-windows ipykernel jupyterlab\n> ```\n\n### 方案 C：使用 Conda\n\n```bash\n# 创建新环境\nconda create -n geo python\nconda activate geo\n\n# 安装主包（使用清华源加速）\nconda install -c conda-forge segment-geospatial --override-channels -c https:\u002F\u002Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fanaconda\u002Fcloud\u002Fconda-forge\n\n# 若有 GPU 但未自动安装 CUDA 版 PyTorch，强制安装：\nconda install -c conda-forge \"pytorch=*=cuda*\"\n\n# 安装可选依赖（如文本提示）\nconda install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast\n```\n\n---\n\n## 3. 基本使用\n\n以下示例展示如何加载卫星影像并自动生成对象掩膜（Mask）。\n\n### 示例：自动生成分割掩膜\n\n```python\nfrom samgeo import SamGeo\n\n# 初始化模型（自动下载预训练权重）\nm = SamGeo(\n    model_type=\"vit_h\", # 可选：vit_h, vit_l, vit_b\n    automatic=True      # 启用自动掩膜生成器\n)\n\n# 输入遥感影像路径（GeoTIFF 或本地图片）\nimage_path = \"satellite_image.tif\"\n\n# 执行分割\nm.generate(image_path, output=\"masks.tif\")\n\n# 将结果保存为矢量文件（GeoJSON）\nm.save_vectors(output=\"objects.geojson\")\n```\n\n### 示例：使用文本提示分割（需安装 `[text]` 依赖）\n\n```python\nfrom samgeo import SamGeo\n\nm = SamGeo(model_type=\"vit_h\")\n\n# 使用文本提示分割特定地物（如“游泳池”）\nm.generate(\n    image=\"satellite_image.tif\",\n    text_prompt=\"swimming pool\",\n    output=\"pools_mask.tif\"\n)\n\nm.save_vectors(output=\"pools.geojson\")\n```\n\n### 可视化结果\n\nSamGeo 内置交互式地图查看功能（需在 Jupyter 环境中）：\n\n```python\nm.show_map()\n```\n\n---\n\n**更多示例**：请访问 [官方文档示例页](https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples) 获取卫星影像下载、批量处理、ArcGIS\u002FQGIS 集成等进阶教程。","某省级农业监测中心的技术团队正急需从最新的高分辨率卫星影像中，快速提取全省数千个分散的温室大棚轮廓，以评估设施农业的种植规模。\n\n### 没有 segment-geospatial 时\n- **人工成本极高**：分析师不得不依赖人工在 GIS 软件中逐个勾绘大棚边界，面对海量图斑，耗时数周且极易疲劳出错。\n- **传统算法泛化差**：尝试使用传统的阈值分割或边缘检测算法，但因光照变化、阴影遮挡及大棚材质多样，导致提取结果破碎，需大量后期修补。\n- **开发门槛高**：若想引入深度学习模型，团队需自行编写复杂的代码来适配地理坐标系、处理大幅面 GeoTIFF 切片以及协调 SAM 模型的推理流程。\n- **数据格式转换繁琐**：模型输出的普通掩膜图像缺乏地理信息，必须额外编写脚本才能将其转换为带有坐标信息的 Shapefile 或 GeoJSON 供业务系统使用。\n\n### 使用 segment-geospatial 后\n- **自动化高效提取**：利用 segment-geospatial 集成的 SAM 模型，仅需几行 Python 代码即可批量自动识别并分割影像中的大棚，将数周的工作量压缩至几小时。\n- **零样本适应性强**：借助 SAM 强大的泛化能力，无需针对特定区域重新训练模型，即可精准应对不同形状、颜色及复杂背景下的温室大棚提取任务。\n- **地理空间原生支持**：工具直接读取带坐标的 GeoTIFF 影像，自动处理地图瓦片下载与拼接，并在推理过程中完美保留地理参考信息，消除了坐标对齐的痛点。\n- **一键成果输出**：分割结果可直接保存为标准的 GeoPackage 或 GeoJSON 矢量格式，无缝对接现有的农业管理数据库与可视化平台，无需任何格式转换中间件。\n\nsegment-geospatial 通过将前沿的视觉大模型与地理空间数据处理流程深度融合，让非 AI 专家也能轻松实现高精度、自动化的遥感地物提取。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopengeos_segment-geospatial_3ddfcbe9.png","opengeos","Open Geospatial Solutions","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fopengeos_a93cf997.png","A collection of open-source software packages for the geospatial community",null,"contact@opengeos.org","giswqs","https:\u002F\u002Fopengeos.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos",[83,87,91,95],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",99.2,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"TeX","#3D6117",0.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Shell","#89e051",0.2,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Dockerfile","#384d54",0.1,3969,424,"2026-04-19T17:15:02","MIT","Linux, macOS, Windows","非绝对必需但强烈推荐用于处理大数据集；建议至少 8GB 显存的 NVIDIA GPU；Windows 安装 SAM 3 时需 CUDA 12.1","未说明",{"notes":107,"python":108,"dependencies":109},"推荐使用 pixi 进行安装以获得最可靠的依赖解析，特别是在 Windows 或涉及复杂依赖（如 PyTorch\u002FCUDA）时。若使用 conda，建议在无 GPU 版本自动安装时手动强制安装 CUDA 版本的 PyTorch。在 Windows 上安装 SAM 3 较为复杂，需特定步骤。处理大规模数据需要强大的计算资源，可利用 Google Colab 免费 GPU 或申请 AWS 研究云积分。下载大量底图图块前需获得提供商许可以避免法律风险。","3.12 (Windows SAM 3 示例), 其他版本未明确限制但需兼容 PyTorch",[110,111,112,113,114,115,116,117],"torch","torchvision","segment-anything","groundingdino-py (可选，用于文本提示)","segment-anything-fast (可选，用于 Fast SAM)","fastapi (可选，用于 API)","uvicorn (可选，用于 API)","triton-windows (仅 Windows)",[14,15],[120,121,122,123,124,125,112],"artificial-intelligence","deep-learning","machine-learning","segmentation","geopython","geospatial","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T16:46:06.033476",[129,134,139,144,149,153],{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},45031,"在 Windows 上安装 segment-geospatial[samgeo3] 时遇到依赖错误或 ImportError 怎么办？","建议在 Windows 上使用 Conda 创建独立环境并按以下步骤安装：\n1. 创建环境：conda create -n geo python=3.12\n2. 激活环境：conda activate geo\n3. 安装 PyTorch：conda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia\n4. 安装主包：pip install \"segment-geospatial[samgeo3]\"\n5. 安装额外依赖：pip install triton-windows ipykernel jupyterlab xarray\n如果仍报错，请尝试使用 box prompts（框选提示）而非其他交互方式，参考官方示例：https:\u002F\u002Fsamgeo.gishub.org\u002Fexamples\u002Fsam3_interactive\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fissues\u002F436",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},45032,"运行 tiff_to_vector 时出现 'ValueError: Must pass either crs or epsg' 错误如何解决？","该问题通常由输入数据的坐标系（CRS）定义不正确引起。虽然数据可能显示为 WGS84 (EPSG:4326)，但其实际坐标值可能是伪墨卡托 (EPSG:3857) 的米制单位，导致冲突。\n解决方案：\n1. 确保升级到 v0.3.0 或更高版本，该版本已修复相关 bug。\n2. 检查输入栅格文件的元数据，确认 CRS 与坐标数值匹配。如果不匹配，需重新投影数据或正确分配 CRS。\n3. 如果数据确实是 EPSG:3857，请先将其重投影为 EPSG:4326 再进行处理，或者在代码中明确指定正确的 epsg 代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fissues\u002F12",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},45033,"运行 text_prompts.ipynb 笔记本初始化 LangSAM 类时报 NameError: hf_hub_download 未定义怎么办？","这通常是由于 huggingface_hub 模块未正确加载导致的。可以尝试以下方法解决：\n1. 重启 Jupyter 内核（Kernel -> Restart），然后重新运行所有单元格。\n2. 确保环境中已安装 huggingface_hub：通过 mamba 或 pip 安装 (pip install huggingface_hub)。\n3. 如果问题依旧，检查是否同时安装了 groundingdino 和 huggingface_hub，它们是该功能的必要依赖。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fissues\u002F85",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},45034,"生成的矢量结果中出现巨大的矩形空洞或部分覆盖不全是什么原因？","这是由于代码中使用的侵蚀核（erosion kernel）处理逻辑导致的，该逻辑继承自 segment-anything-eo 项目，会在某些情况下错误地裁剪图像边缘或内部区域。\n解决方案：\n1. 升级 segment-geospatial 到最新版本（v0.3.0+），维护者已在新版本中移除了有问题的 __call__ 函数逻辑。\n2. 如果必须使用旧版本，尝试调整 erosion_kernel 参数或将其设置为 None（如果支持），以避免过度侵蚀造成的几何缺失。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fissues\u002F7",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":148},45035,"如何处理卫星影像中没有明显背景导致的分割结果异常（如奇怪的多边形或重复边界）？","SAM 模型最初针对自然图像设计（对象 vs 背景），直接应用于无明显背景的卫星影像时可能产生异常多边形或重复边界。\n建议措施：\n1. 调整 SAM 的参数，特别是 mask_multiplier 和 erosion_kernel，以减少噪声。\n2. 关注后续版本更新，维护者计划增加控制侵蚀行为的参数选项。\n3. 目前可通过后处理步骤（如简化几何容差 simplify_tolerance）来优化生成的矢量文件，去除细小的错误多边形。",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":138},45036,"输入数据的坐标系（CRS）与坐标数值不匹配会导致什么后果，如何避免？","如果 CRS 标记为 WGS84 (经纬度) 但实际坐标值是投影坐标（如米），会导致 geopandas 在处理时报错或生成错误的地理范围。\n避免方法：\n1. 在使用数据前，务必检查图像的 Extent（范围）数值。如果数值很大（如百万级），通常是投影坐标（如 EPSG:3857），而非经纬度。\n2. 使用 GIS 软件或代码重新赋予正确的 CRS，或将数据重投影到正确的坐标系（如从 3857 转到 4326）。\n3. 确保在调用 tiff_to_vector 等函数前，输入数据的 CRS 定义是准确且自洽的。",[158,163,168,173,178,183,188,193,198,203,208,213,218,223,228,233,238,243,248,253],{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},359920,"v1.3.2","## 变更内容\n* 版本升级：1.3.0 → 1.3.1，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F509 中完成\n* 修复 OpenCV 4.12 中因数组不连续导致的 cv2.rectangle 错误，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F510 中完成\n* 为 show_anns 添加 show_points 选项，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F511 中完成\n* 修复 _save_blended_frames 中 OpenCV 数组不连续错误，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F513 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.3.1...v1.3.2","2026-03-23T14:21:51",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},359921,"v1.3.1","## 变更内容\n* 版本升级：1.2.3 → 1.3.0，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F507 中完成\n* 增强 REST API，新增输出格式并支持 SAM3 预测功能，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F508 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.3.0...v1.3.1","2026-03-18T19:30:22",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},359922,"v1.3.0","## 变更内容\n* 版本升级：1.2.2 → 1.2.3，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F496 中完成\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F497 中完成\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F502 中完成\n* 将 docker\u002Flogin-action 从 3 升级到 4，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F500 中完成\n* 将 docker\u002Fbuild-push-action 从 6 升级到 7，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F499 中完成\n* 将 docker\u002Fmetadata-action 从 5 升级到 6，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F498 中完成\n* 添加图像分割的 REST API，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F505 中完成\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F506 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.2.3...v1.3.0","2026-03-18T17:06:17",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},359923,"v1.2.3","## 变更内容\n* 功能：新增 detectree2 支持，用于树冠轮廓提取，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F488 中实现。\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F490 中完成。\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F491 中完成。\n* [pre-commit.ci] pre-commit 自动更新，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F492 中完成。\n* 将 actions\u002Fupload-artifact 从 v6 升级至 v7，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F493 中完成。\n* 修复在使用 generate_masks_by_points_patch 循环 set_image 时出现的过期批次状态问题，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F495 中解决。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.2.2...v1.2.3","2026-03-02T16:01:42",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},359924,"v1.2.2","## 变更内容\n* [pre-commit.ci] 由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F477 中自动更新 pre-commit 配置\n* 添加 FAQ，澄清 CRS 处理问题 - 修复 issue 478，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F479 中完成\n* 修复 Windows 系统上的权限拒绝错误 - 修复 issue 475，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F480 中完成\n* 修复 save_video 不生成视频文件的问题 - 修复 issue 470，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F481 中完成\n* 添加 Pixi 安装说明，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F482 中完成\n* [pre-commit.ci] 由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F483 中自动更新 pre-commit 配置\n* 修复 bare except 子句、torch.load 已弃用提示及拼写错误 - 由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F484 中完成\n* 修复：为 SAM3 后端可用性检查暴露底层导入错误 - 由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F487 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.2.1...v1.2.2","2026-02-06T01:59:38",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},359925,"v1.2.1","## 变更内容\n* [pre-commit.ci] 由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F472 中自动更新 pre-commit 配置\n* 增加对本地 SAM 3 检查点的支持，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F473 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.2.0...v1.2.1","2025-12-23T17:44:05",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},359926,"v1.2.0","## 变更内容\n* [pre-commit.ci] 由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F467 中自动更新 pre-commit 配置\n* 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F466 中将 actions\u002Fupload-artifact 从 5 升级到 6\n* 由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F468 中添加对分块分割的大尺寸图像的支持\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.1.0...v1.2.0","2025-12-21T21:07:39",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},359927,"v1.1.0","## 变更内容\n* 增加了对多光谱影像波段选择的支持，由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F465 中实现。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.0.3...v1.1.0","2025-12-13T16:25:35",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},359928,"v1.0.3","## 变更内容\n* 由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F464 中修复了损坏的 bpe 文件链接\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.0.2...v1.0.3","2025-12-13T04:14:45",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},359929,"v1.0.2","## 变更内容\n* 由 @giswqs 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F463 中修复了损坏的 bpe 文件链接\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.0.1...v1.0.2","2025-12-12T15:04:41",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},359930,"v1.0.1","## What's Changed\r\n* Add QGIS plugin to README by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F455\r\n* Add QGIS plugin to docs by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F456\r\n* Fix typo by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F457\r\n* chore: introduce ruff by @slowy07 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F369\r\n* Fix arcpy error by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F458\r\n* Improve show_anns method by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F459\r\n* Update README by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F460\r\n* Add installation instructions for Windows by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F462\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @slowy07 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F369\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.0.1","2025-12-10T04:24:58",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},359931,"v1.0.0","## What's Changed\r\n* Add support for segmentation with box prompts and SAM 3 by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F449\r\n* Add support for video segmentation with point prompts by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F450\r\n* Add QGIS plugin by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F453\r\n* Fix box prompot bug by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F454\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.16.0...v1.0.0","2025-12-09T16:55:22",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},359932,"v0.16.0","## What's Changed\r\n* Update installation command by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F443\r\n* Add support for segmentation with point prompts and SAM 3 by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F446\r\n* Add support for batch processing of point prompts by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F448\r\n* [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate by @pre-commit-ci[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F447\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.15.2...v0.16.0","2025-12-08T22:02:30",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},359933,"v0.15.2","## What's Changed\r\n* Improve save_video speed and object tracking by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F441\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.15.1...v0.15.2","2025-12-05T03:54:23",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},359934,"v0.15.1","## What's Changed\r\n* Add support for image captioning by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F437\r\n* Add sam3 to docs by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F438\r\n* Add SAM 3 automated segmentation notebook by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F439\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.15.0...v0.15.1","2025-12-03T20:43:36",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},359935,"v0.15.0","## What's Changed\r\n* Add support for batch segmentation with SAM 3 by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F434\r\n* Add support for video segmentation with SAM 3 by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F435\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.14.1...v0.15.0","2025-12-03T05:38:32",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},359936,"v0.14.1","## What's Changed\r\n* Fix sam3 show_anns bug by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F433\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.14.0...v0.14.1","2025-12-02T05:24:04",{"id":244,"version":245,"summary_zh":246,"released_at":247},359937,"v0.14.0","## What's Changed\r\n* [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate by @pre-commit-ci[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F421\r\n* [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate by @pre-commit-ci[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F422\r\n* Bump actions\u002Fupload-artifact from 4 to 5 by @dependabot[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F423\r\n* Fix GDAL installation issues by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F428\r\n* fix broken link in documentation by @iamtekson in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F429\r\n* Add support for SAM3 by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F430\r\n* Add SAM3 interactive GUI by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F431\r\n* Add Colab badge to SAM3 notebooks by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F432\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @iamtekson made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F429\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.13.0...v0.14.0","2025-12-02T04:57:17",{"id":249,"version":250,"summary_zh":251,"released_at":252},359938,"v0.13.0","## What's Changed\r\n* Update arcgis.ipynb by @p-vdp in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F412\r\n* [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate by @pre-commit-ci[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F414\r\n* Bump actions\u002Fsetup-python from 5 to 6 by @dependabot[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F416\r\n* Bump actions\u002Fcheckout from 4 to 5 by @dependabot[bot] in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F415\r\n* feat: Optional imports by @guillemc23 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F420\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @guillemc23 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F420\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fcompare\u002Fv0.12.6...v0.13.0","2025-09-22T17:53:21",{"id":254,"version":255,"summary_zh":256,"released_at":257},359939,"v0.12.6","## What's Changed\r\n* Fix docs build error by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F398\r\n* Add crs and transform for array input by @giswqs in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengeos\u002Fsegment-geospatial\u002Fpull\u002F400\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: 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