はじめに

がちもとさんアドベントカレンダー25日目の記事です。
昨日は、SAM（Segment Anything Model）を用いてセグメンテーションを行いました。
今日は、SAMでマスクした領域に対して、DALLE2を用いてインペイントします。

SAM（Segment Anything Model）やーる（Windows 11、CPU）

OpenAIのDALLE2を用いて透明に塗りつぶした領域を画像生成でインペイントすーる（Python）

開発環境

Windows 11 PC
Python 3.11

導入

1．OpenAIのAPIキーを取得

2．プログラムを作成

inpaint.py

import torch
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor
from segment_anything.utils.onnx import SamOnnxModel

import onnxruntime
from onnxruntime.quantization import QuantType
from onnxruntime.quantization.quantize import quantize_dynamic

from openai import OpenAI
import requests
client = OpenAI(api_key="<INSERT-YOUR-API-KEY>")

checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = "vit_h"

sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=checkpoint)

onnx_model_path = None  # Set to use an already exported model, then skip to the next section.

import warnings

onnx_model_path = "sam_onnx_example.onnx"

onnx_model = SamOnnxModel(sam, return_single_mask=True)

dynamic_axes = {
    "point_coords": {1: "num_points"},
    "point_labels": {1: "num_points"},
}

embed_dim = sam.prompt_encoder.embed_dim
embed_size = sam.prompt_encoder.image_embedding_size
mask_input_size = [4 * x for x in embed_size]
dummy_inputs = {
    "image_embeddings": torch.randn(1, embed_dim, *embed_size, dtype=torch.float),
    "point_coords": torch.randint(low=0, high=1024, size=(1, 5, 2), dtype=torch.float),
    "point_labels": torch.randint(low=0, high=4, size=(1, 5), dtype=torch.float),
    "mask_input": torch.randn(1, 1, *mask_input_size, dtype=torch.float),
    "has_mask_input": torch.tensor([1], dtype=torch.float),
    "orig_im_size": torch.tensor([1500, 2250], dtype=torch.float),
}
output_names = ["masks", "iou_predictions", "low_res_masks"]

with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings("ignore", category=torch.jit.TracerWarning)
    warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
    with open(onnx_model_path, "wb") as f:
        torch.onnx.export(
            onnx_model,
            tuple(dummy_inputs.values()),
            f,
            export_params=True,
            verbose=False,
            opset_version=17,
            do_constant_folding=True,
            input_names=list(dummy_inputs.keys()),
            output_names=output_names,
            dynamic_axes=dynamic_axes,
        )    

onnx_model_quantized_path = "sam_onnx_quantized_example.onnx"
quantize_dynamic(
    model_input=onnx_model_path,
    model_output=onnx_model_quantized_path,
    # optimize_model=True,
    per_channel=False,
    reduce_range=False,
    weight_type=QuantType.QUInt8,
)
onnx_model_path = onnx_model_quantized_path

ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)

sam.to(device='cpu') # sam.to(device='cuda')
predictor = SamPredictor(sam)

# マウスイベントのコールバック関数
def draw_circle(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        input_point = np.array([[x, y]])
        input_label = np.array([1])

        onnx_coord = np.concatenate([input_point, np.array([[0.0, 0.0]])], axis=0)[None, :, :]
        onnx_label = np.concatenate([input_label, np.array([-1])], axis=0)[None, :].astype(np.float32)

        onnx_coord = predictor.transform.apply_coords(onnx_coord, image.shape[:2]).astype(np.float32)

        onnx_mask_input = np.zeros((1, 1, 256, 256), dtype=np.float32)
        onnx_has_mask_input = np.zeros(1, dtype=np.float32)

        ort_inputs = {
            "image_embeddings": image_embedding,
            "point_coords": onnx_coord,
            "point_labels": onnx_label,
            "mask_input": onnx_mask_input,
            "has_mask_input": onnx_has_mask_input,
            "orig_im_size": np.array(image.shape[:2], dtype=np.float32)
        }

        masks, _, low_res_logits = ort_session.run(None, ort_inputs)
        masks = masks > predictor.model.mask_threshold

        # マスク画像を生成
        color = np.array([255/255, 255/255, 255/255, 255/255])
        h, w = masks.shape[-2:]
        mask_image = masks.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
        
        # マスク画像を元の画像のサイズにリサイズ
        mask_image = cv2.resize(mask_image, (image.shape[1], image.shape[0]))
        mask_image = 1 - mask_image
        cv2.imshow("mask", mask_image)
        cv2.waitKey(1)

        # 画像をバイトデータにエンコード
        _, buffer = cv2.imencode(".png", cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2RGBA))
        image_bytes = buffer.tobytes()

        _, buffer = cv2.imencode(".png", mask_image)
        mask_image_bytes = buffer.tobytes()

        response = client.images.edit(
            model="dall-e-2",
            image=image_bytes,
            mask=mask_image_bytes,
            prompt="Inpaint the object and replace it with the background.", # "Do Inpaint", "Inpaint the missing area in the image.",
            n=1,
            size="1024x1024"
        )
        image_url = response.data[0].url
        print(image_url)

        url_parts = image_url.split('?')
        file_name = url_parts[0].split('/')[-1]

        response = requests.get(image_url)
        if response.status_code == 200:
            with open(file_name, 'wb') as file:
                file.write(response.content)

        image_data = np.frombuffer(response.content, np.uint8)
        edited_image = cv2.imdecode(image_data, cv2.IMREAD_COLOR)

        # 画像を表示
        cv2.imshow('Edited Image', edited_image)

# 画像の読み込み
image = cv2.imread('notebooks/images/dog.jpg')  # 'your_image.jpg'を表示したい画像のパスに置き換えてください。
predictor.set_image(image)
image_embedding = predictor.get_image_embedding().cpu().numpy()

# OpenCVのウィンドウにコールバック関数をバインド
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw_circle)

while True:
    # 画像を表示
    cv2.imshow('image', image)

    # 'ESC'キーが押されたら終了
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break

# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

実行結果

INPUT	OUTPUT

ブルドックをクリックすると、その領域をインペイントしてくれました。
お疲れさまでした。