results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) 改成解析成mask多个点不是矩形框

如果你希望将边界框的结果改为解析成多个点而不是矩形框，可以按照以下方式修改代码：

results = []

if masks.shape[0] > 0:

    for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks):

        # 将mask转换为轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        for contour in contours:
            points = []
            for point in contour:
                x = point[0][0]
                y = point[0][1]
                points.append([x, y])

            results.append({
                "confidence": str(score),
                "label": labels.get(label, "unknown"),
                "points": points,
                "type": "polygon",
            })

在修改后的代码中，我们使用`cv2.findContours()`函数找到掩码的轮廓，并将每个轮廓的点转换为`points`列表。然后，将每个轮廓的结果添加到`results`列表中，结构与之前的代码相似，只是将类型更改为"polygon"。

请注意，这只是一个示例，具体的实现可能因YOLOv8模型输出的分割结果格式而有所不同。根据你使用的YOLOv8的实现和输出格式，你可能需要适当修改代码以正确解析分割结果。