怎么在已经写好的yolov4代码，即可以识别apple_right和apple_down两类标签，怎么在这里面加入当识别为apple_right时没变化，当识别apple_down时，加入轮廓提取的代码

要实现这个功能，你需要在识别到 "apple_down" 标签时，调用轮廓提取的代码进行处理。假设你已经有了识别标签的代码，那么你可以按照以下步骤进行修改：

1. 在识别标签的代码中添加一个条件语句，判断识别到的标签是否为 "apple_down"。

2. 如果识别到的标签是 "apple_down"，则调用轮廓提取的代码进行处理。

3. 轮廓提取的代码通常需要一张图片作为输入，因此你需要在识别标签的代码中获取到当前识别到的对象的图像，并将其作为轮廓提取的输入。

4. 处理完毕后，你可以将提取到的轮廓绘制在原图上，或者保存提取到的轮廓等其他操作。

下面是一个示例代码，供你参考：

import cv2

# 加载模型和权重
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)

# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)

# 获取图片尺寸
(H, W) = image.shape[:2]

# 构建一个blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置输入
net.setInput(blob)

# 进行前向传播
layerOutputs = net.forward(ln)

# 初始化一些变量
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

# 遍历所有输出层
for output in layerOutputs:
    # 遍历输出层中的所有检测结果
    for detection in output:
        # 提取类别置信度和边界框
        scores = detection[5:]
        classID = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classID]

        # 根据置信度过滤检测结果
        if confidence > confidence_threshold:
            # 计算边界框
            box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
            (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))

            # 将检测结果保存
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)

# 应用非极大值抑制
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_threshold, nms_threshold)

# 检查是否识别到了 "apple_down"
apple_down_detected = False
for i in idxs.flatten():
    if classIDs[i] == 1:
        apple_down_detected = True
        break

# 如果检测到了 "apple_down"，则进行轮廓提取
if apple_down_detected:
    # 在这里调用轮廓提取的代码，例如：
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 对轮廓进行处理，例如绘制在原图上或者保存等操作
    cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况进行修改和调整。同时，轮廓提取的具体实现方式也可能会因为应用场景和需求的不同而有所差异。