for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes):
时间: 2024-04-17 20:26:44 浏览: 12
如果你想在循环中使用 `label`、`score` 和 `box`,可以按照以下方式修改代码:
```python
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])
mask = extract_yolov8_masks(yolov8_results) # 调用 extract_yolov8_masks 函数获取多边形区域的掩码
points = [(xtl, ytl), (xbr, ytl), (xbr, ybr), (xtl, ybr), mask] # 将四个点坐标和掩码存储在 points 列表中
results.append(points)
```
这样,`label`、`score` 和 `box` 将会在每一次迭代中与对应的元素进行绑定。你可以在循环体内使用它们来进行进一步的操作。
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boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id 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])接下来调用extract_yolov8_masks(yolov8_results)函数来获取多边形区域的掩码帮我改代码
下面是修改后的代码:
```python
boxes = detections.xyxy
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id
results = []
if boxes.shape[0] > 0:
for box, score, class_id in zip(boxes, conf, class_ids):
xtl = int(box[0])
ytl = int(box[1])
xbr = int(box[2])
ybr = int(box[3])
mask = extract_yolov8_masks(yolov8_results) # 调用 extract_yolov8_masks 函数获取多边形区域的掩码
result = {
'class_id': class_id,
'score': score,
'box': (xtl, ytl, xbr, ybr),
'mask': mask
}
results.append(result)
```
在这个修改后的代码中,我将`zip()`函数的参数顺序调整为`boxes, conf, class_ids`,以确保正确地迭代这些数组。
然后,在循环中,我将迭代变量的顺序调整为`box, score, class_id`,以与`zip()`函数的参数顺序一致。
在循环内部,我添加了获取多边形区域掩码的代码,将其存储在`mask`变量中。
然后,我创建了一个字典`result`,存储了类别ID、置信度、边界框坐标和掩码信息。
最后,将`result`字典添加到`results`列表中。
请注意,你需要根据你的实际需求,在`result`字典中添加适当的键和值。这只是一个示例,你可能需要根据你的代码逻辑进行调整。
boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})根据上文方法帮我改
根据您提供的代码,以下是修改后的代码:
python
boxes = detections.xyxy
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id
results = []
if boxes.shape[0] > 0:
for box, score, class_id, seg in zip(boxes, conf, class_ids, polygon):
# 将多边形的点坐标转换为列表形式
points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg]
results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(class_id, "unknown"),
"points": points,
"type": "polygon",
})
```
在这个修改后的代码中,我们假设 `boxes`、`conf`、`class_ids` 和 `polygon` 是已经定义或赋值的变量。我们使用 `zip` 函数将它们逐个配对,并在循环中处理每个配对。
对于每个配对,我们将多边形的点坐标转换为列表形式,并将结果添加到 `results` 列表中。每个结果字典包含了置信度、标签、多边形点坐标和类型信息。
请确保根据您的实际情况修改代码,并根据需要调整变量名和逻辑。