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yolov8分割
时间: 2024-02-15 07:22:21 浏览: 20
对于YOLOv8分割结果的解析,可以根据以下方式修改代码:
```python
results = []
if masks.shape[0] > 0:
for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks):
# 将mask转换为边界框坐标
contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(label, "unknown"),
"points": [x, y, x + w, y + h],
"type": "rectangle",
})
```
在这个修改后的代码中,假设`masks`是YOLOv8模型的分割结果,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同。
请注意,这只是一个示例,具体的实现可能因YOLOv8模型输出的分割结果格式而有所不同。根据你使用的YOLOv8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。