results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引，将二维掩码还原为一维 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0].flatten().tolist() if len(contours) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "polygon": contour, "type": "polygon", "mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式 })直接给出掩码 成点points:

如果要将掩码转换为点（points）形式，您可以使用`cv2.findContours`函数找到分割多边形的轮廓，并将轮廓的点坐标提取出来作为点（points）。

以下是修改后的代码示例：

results = []

if masks.shape[0] > 0:
    for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks):
        # 解析分割掩码
        mask = seg.argmax(axis=0)  # 取最大值的索引，将二维掩码还原为一维
        mask = mask.astype(np.uint8)  # 将掩码转换为无符号整数类型
        _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 将掩码转换为二值图像

        # 获取分割多边形
        contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contour = contours[0] if len(contours) > 0 else []
        
        # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式
        points = contour.squeeze().tolist() if len(contour) > 0 else []

        results.append({
            "confidence": str(score),
            "label": labels.get(label, "unknown"),
            "points": points,
            "type": "polygon",
            "mask": mask.tolist()  # 将分割掩码转换为列表形式
        })

在这个示例中，`contours[0]`表示第一个轮廓的点坐标，通过`squeeze()`方法将其从二维数组转换为一维数组，并使用`tolist()`方法将其转换为列表形式。然后将这些点（points）添加到结果中。

请注意，这里的`points`是以列表形式表示的点坐标，而不是一个个独立的点。如果您需要将每个点表示为独立的坐标对，可以进一步对`points`进行处理。