模型检测出来包含分割掩码的形状数组（n，W，H） 要对它进行解析处理 results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "rectangle",})改这个

如果你想对包含分割掩码的形状数组（n，W，H）进行解析处理，并将结果添加`results`列表中可以按照以下方式修改：

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 = np.where(mask > 0, 255, 0)  # 将掩码转换为二值图像

        # 获取掩码边界框
        contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0]) if len(contours) > 0 else (0, 0, 0, 0)
        xtl = x
        ytl = y
        xbr = x + w
        ybr = y + h

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

在这个修改后的代码中，我们首先对分割掩码进行解析处理，将其转换为二值图像，并计算出掩码的边界框。然后，将边界框的坐标添加到结果字典中，并将分割掩码转换为列表形式，并添加到结果字典中。

请注意，这里假设`masks`是一个包含分割掩码的形状数组（n，W，H）。如果`masks`不是这种形式，请根据实际情况进行修改。