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 框架是pytorch

如果你已经有了一个能够识别apple_right和apple_down两种标签的YOLOv4代码，可以在预测结果中增加一个判断条件，如果预测结果是apple_down，则执行轮廓提取的代码。以下是一个示例：

import cv2
import torch
from models import *
from utils.datasets import *
from utils.utils import *

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载模型
model = Darknet('cfg/yolov4.cfg', img_size=416).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('weights/yolov4.weights', map_location=device)['model'])
model.eval()

# 定义类别标签
classes = ['apple_right', 'apple_down']

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 预处理图像
img = letterbox(img, new_shape=416)[0]
img = img.transpose(2, 0, 1)
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() / 255.0
img = img.unsqueeze(0)

# 进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(img)
    output = non_max_suppression(output[0], conf_thres=0.5, nms_thres=0.4)

# 处理预测结果
if output is not None:
    # 遍历每个检测结果
    for i, det in enumerate(output):
        # 提取类别标签和置信度
        cls = det[:, -1].cpu().numpy()
        conf = det[:, 4].cpu().numpy()
        # 遍历每个类别标签
        for j in range(len(classes)):
            # 如果检测到了该类别标签
            if classes[j] in cls:
                # 找到该类别标签的检测结果
                idx = np.where(cls == classes[j])[0][0]
                # 如果是apple_down
                if classes[j] == 'apple_down':
                    # 提取轮廓并绘制
                    contours, hierarchy = cv2.findContours(det[idx, 0:4].cpu().numpy().astype(np.int32), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                    cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
                # 绘制检测框
                x1, y1, x2, y2 = det[idx, 0:4].cpu().numpy().astype(np.int32)
                img = cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3)
                # 绘制类别标签和置信度
                label = f"{classes[j]} {conf[idx]:.2f}"
                img = cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

在上述代码中，我们遍历了每个检测结果，提取了每个检测框的类别标签和置信度。如果检测到了apple_down，则提取其轮廓并绘制在图像上。如果检测到了任何一个类别标签，则绘制检测框、类别标签和置信度。