YOLOv5Obb模型中，输出了186个值，其中180个为角度值，这个180个角度值如何处理，给我一段python代码

在YOLOv5Obb模型中，确实会输出包括180个角度值在内的数据，这些角度通常是相对于某个参考方向（比如正北或图像中心）的偏转角度。这些角度值通常用于描述物体的边界框（bounding box），其中4个顶点相对于基准位置的旋转。

处理180个角度值的一般步骤是将它们整合进坐标框的计算中。这里是一个简单的Python代码示例，假设输入的180个角度值按照顺序排列，前90个是水平旋转，后90个是垂直旋转：

import numpy as np

# 假设angles是包含180个角度值的numpy数组
angles_rad = np.array(angles)

# 分割为水平旋转和垂直旋转
horizontal_angles = angles_rad[:90]
vertical_angles = angles_rad[90:]

# 将弧度转换为角度 (注意角度单位是度)
horizontal_angles_deg = horizontal_angles * 180 / np.pi
vertical_angles_deg = vertical_angles * 180 / np.pi

# 按照边界框坐标计算公式使用这些角度
# 假设boxes是一个二维数组，每行代表一个边界框，其中有一个空间保存旋转的角度
# 可能会有不同的实现方式，取决于YOLOv5的具体结构
boxes[:, -1] = horizontal_angles_deg  # 设置水平旋转角度
boxes[:, -2] = vertical_angles_deg   # 设置垂直旋转角度

请注意，具体的处理方式会根据YOLOv5的架构和具体库函数有所不同。这里的例子是基于一般的理解，可能需要根据实际情况进行调整。