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",}) 改成解析分割推理结果
时间: 2024-02-14 12:29:52 浏览: 24
要将上述代码修改为解析分割推理结果的方式,你需要了解分割推理结果的格式。通常,分割推理结果是一个二值掩码(mask),其中每个像素被标记为前景或背景。
以下是将代码修改为解析分割推理结果的示例:
```python
results = []
if masks.shape[0] > 0:
for mask in masks:
# 将二值掩码转换为多边形边界
contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
# 计算多边形边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
results.append({
"confidence": "", # 可以根据需要设定自信度
"label": "", # 可以根据需要设定标签
"points": [x, y, x + w, y + h],
"type": "polygon",
})
```
在这个修改后的代码中,假设`masks`是分割模型的输出结果,每个分割结果都是一个掩码(mask)。我们使用`cv2.findContours()`函数找到掩码的边界,并使用`cv2.boundingRect()`函数获得边界框的坐标。然后将结果添加到`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,具体的实现可能因分割模型输出结果的格式而有所不同。根据你使用的分割模型的实现和输出格式,你可能需要适当修改代码以正确解析分割结果。
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