awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
opengeos avatar

opengeos/segment-geospatial

0
View on GitHub↗
4,018 نجوم·424 تفرعات·Python·MIT·3 مشاهداتsamgeo.gishub.org↗

Segment Geospatial

Segment Geospatial هي مجموعة أدوات Python لعزل الميزات الجغرافية في صور الاستشعار عن بُعد باستخدام نموذج Segment Anything. تعمل كمعالج صور استشعار عن بُعد يحول بلاطات الخرائط إلى تنسيقات مرجعية جغرافياً لتوليد أقنعة التجزئة من بيانات الأقمار الصناعية.

يتيح النظام استخراج الكائنات الجغرافية من خلال توليد القناع التلقائي أو المطالبات اليدوية، مثل الأوصاف النصية، ومربعات الإحاطة، والعلامات التفاعلية. ويدعم تجزئة صور السلاسل الزمنية لتتبع أو تحديد الكائنات عبر تسلسلات من الصور على تواريخ مختلفة ويوفر مصور قناع جغرافي مكاني لعرض النتائج على خرائط تفاعلية.

يغطي المشروع مجموعة واسعة من العمليات المكانية، بما في ذلك الحصول على بلاطات الخرائط، وتحويل النقطي إلى متجه، وإعادة بناء حافة الميزة لتحسين حدود الكائنات. كما يتضمن REST API يكشف عن وظائف التجزئة ومعالجة البيانات هذه للتطبيقات البعيدة.

تدعم إمكانيات التصدير الصور النقطية المرجعية جغرافياً وتنسيقات المتجهات القياسية بما في ذلك GeoJSON، و Shapefile، و GeoPackage.

Features

  • Geospatial Imagery Segmentation - Isolates specific geographic features in satellite and aerial imagery using the Segment Anything Model to create georeferenced masks.
  • SAM-Based Implementations - Uses the Segment Anything Model (SAM) to generate high-quality binary masks from text, bounding box, or point prompts.
  • Automatic Mask Generators - Produces object masks across an entire image automatically without requiring manual user input or prompts.
  • Raster Export - Saves segmentation masks as spatial imagery files that maintain a coordinate reference system.
  • Geospatial Adaptations - Adapts the Segment Anything Model specifically for isolating geographic features within remote sensing imagery.
  • Prompt-Based Semantic Segmentations - Uses a pre-trained Segment Anything Model to generate semantic masks from bounding boxes or text descriptions.
  • Remote Sensing Machine Learning - Analyzes sequences of satellite imagery over multiple dates to track geographic objects and identify changes over time.
  • Prompt-Based Segmentations - Identifies map objects using text descriptions, bounding boxes, or interactive foreground and background markers.
  • Timeseries Analysis - Analyzes sequences of remote sensing images over multiple dates to track geographic objects across time.
  • Object Tracking - Identifies and tracks specific geographic objects across sequences of remote sensing images over different dates.
  • Map Tile Downloaders - Fetches map imagery from remote tile services and converts the data into GeoTIFF files for local processing.
  • Georeferenced Format Converters - Converts map tiles from remote services into georeferenced formats to enable automated object detection.
  • Georeferenced Raster Transformations - Converts raw map tiles into GeoTIFF formats to maintain coordinate reference systems during the segmentation process.
  • Raster-to-Vector Conversions - Transforms pixel-based segmentation masks into georeferenced vector formats like GeoJSON and Shapefiles.
  • Batch Mask Generation - Generates multiple segmentation masks in a single execution cycle using collections of point coordinates from vector layers.
  • Segmentation APIs - Provides a REST API to expose remote sensing segmentation and geospatial data processing capabilities to remote clients.
  • Geospatial Boundary Refinements - Applies a feature edge reconstruction algorithm to refine the boundaries of segmented geospatial objects.
  • Geospatial Visualizations - Provides an interactive mapping interface to render and verify segmentation masks using geographic coordinates.
  • REST API Interfaces - Provides a server-side REST API to expose geospatial segmentation and data processing functions to remote clients.
  • Geospatial Mask Visualizers - Ships an interactive mapping interface for rendering and verifying the spatial accuracy of extracted segmentation masks.
  • RESTful Services - Exposes geospatial segmentation and data processing functions through a stateless RESTful service layer.
  • Computer Vision and Image Processing - Geospatial data segmentation using foundation models.
  • Geospatial Machine Learning - Adapts foundation models for geospatial segmentation.

سجل النجوم

مخطط تاريخ النجوم لـ opengeos/segment-geospatialمخطط تاريخ النجوم لـ opengeos/segment-geospatial

بحث بالذكاء الاصطناعي

استكشف المزيد من المستودعات الرائعة

صف ما تحتاجه بلغة بسيطة — وسيقوم الذكاء الاصطناعي بترتيب آلاف المشاريع مفتوحة المصدر المنسقة حسب الصلة.

Start searching with AI

بدائل مفتوحة المصدر لـ Segment Geospatial

مشاريع مفتوحة المصدر مشابهة، مرتبة حسب عدد الميزات المشتركة مع Segment Geospatial.
  • torchgeo/torchgeoالصورة الرمزية لـ torchgeo

    torchgeo/torchgeo

    4,077عرض على GitHub↗

    TorchGeo is a PyTorch library designed for deep learning on geospatial data, providing a framework for building and training neural networks for tasks such as semantic segmentation, object detection, and change detection. It serves as a comprehensive pipeline for remote sensing, featuring specialized dataset loaders and multispectral image preprocessing tools. The library is distinguished by a dedicated remote sensing model zoo and extensive support for transfer learning, allowing users to integrate pre-trained weights optimized for specific satellite sensors. It also includes support for sel

    Pythoncomputer-visiondatasetsdeep-learning
    عرض على GitHub↗4,077
  • chaoningzhang/mobilesamالصورة الرمزية لـ ChaoningZhang

    ChaoningZhang/MobileSAM

    5,795عرض على GitHub↗

    MobileSAM is a lightweight image segmenter and promptable vision model designed for fast object isolation on resource-constrained hardware. It functions as an automatic image masking tool capable of detecting and isolating distinct objects across an entire image without manual input. The system enables prompt-based object masking using coordinate points or bounding boxes to generate precise masks. It also supports all-object image segmentation through object-aware prompt sampling to identify every distinct object in a scene. To facilitate mobile and edge deployment, the model is compatible w

    Jupyter Notebook
    عرض على GitHub↗5,795
  • ant-research/magicquillالصورة الرمزية لـ ant-research

    ant-research/MagicQuill

    3,682عرض على GitHub↗

    MagicQuill is a suite of interactive tools for image segmentation, diffusion-based editing, layered composition, and prompt-guided visual synthesis. It functions as a diffusion model image editor and a layered visual composition tool, enabling the addition, removal, and recoloring of image elements through a combination of sketches and text prompts. The system features a prompt-guided image generator that predicts editing instructions by analyzing user drawings to automatically populate text prompts. It allows for visual style control by swapping generative model weights to shift outputs betw

    Pythonaigcgradioimage-editing
    عرض على GitHub↗3,682
  • bowang-lab/medsamالصورة الرمزية لـ bowang-lab

    bowang-lab/MedSAM

    4,316عرض على GitHub↗

    MedSAM is a deep learning framework designed for automating the segmentation of anatomical structures in 2D and 3D medical imagery. It provides specialized tools for fine-tuning pretrained segmentation weights on custom medical datasets and evaluating the accuracy of those predictions against ground truth labels. The project focuses on adapting the Segment Anything Model architecture for medical use, enabling the isolation of specific anatomical structures through prompt-guided methods such as bounding boxes and point prompts. The system covers a full medical AI workflow, including data engi

    Jupyter Notebook
    عرض على GitHub↗4,316
عرض جميع البدائل الـ 30 لـ Segment Geospatial→

الأسئلة الشائعة

ما هي وظيفة opengeos/segment-geospatial؟

Segment Geospatial هي مجموعة أدوات Python لعزل الميزات الجغرافية في صور الاستشعار عن بُعد باستخدام نموذج Segment Anything. تعمل كمعالج صور استشعار عن بُعد يحول بلاطات الخرائط إلى تنسيقات مرجعية جغرافياً لتوليد أقنعة التجزئة من بيانات الأقمار الصناعية.

ما هي الميزات الرئيسية لـ opengeos/segment-geospatial؟

الميزات الرئيسية لـ opengeos/segment-geospatial هي: Geospatial Imagery Segmentation, SAM-Based Implementations, Automatic Mask Generators, Raster Export, Geospatial Adaptations, Prompt-Based Semantic Segmentations, Remote Sensing Machine Learning, Prompt-Based Segmentations.

ما هي البدائل مفتوحة المصدر لـ opengeos/segment-geospatial؟

تشمل البدائل مفتوحة المصدر لـ opengeos/segment-geospatial: torchgeo/torchgeo — TorchGeo is a PyTorch library designed for deep learning on geospatial data, providing a framework for building and… chaoningzhang/mobilesam — MobileSAM is a lightweight image segmenter and promptable vision model designed for fast object isolation on… ant-research/magicquill — MagicQuill is a suite of interactive tools for image segmentation, diffusion-based editing, layered composition, and… bowang-lab/medsam — MedSAM is a deep learning framework designed for automating the segmentation of anatomical structures in 2D and 3D… opengeos/leafmap — Leafmap is a Python geospatial visualization library designed for creating interactive maps and performing geospatial… mapbox/robosat — Semantic segmentation on aerial and satellite imagery. Extracts features such as: buildings, parking lots, roads,…