masks = detections.mask print(masks) conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks is not None and 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 = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] 这个代码模型推理出来的mask[False False False ... False False False] 2023-07-16 11:38:37 [False False False ... False False False] 2023-07-16 11:38:37 [False False False ... False False False]]]怎么办

根据您提供的代码和输出，可以看出`detections.mask`返回的是一个三维数组，其中第一维表示不同的对象，第二维和第三维表示分割掩码的宽度和高度。对于每个对象，您想获取其分割掩码并将其转换为二值图像。

以下是修改后的代码示例，用于处理这种情况：

# 获取分割多边形
contours = []
if masks is not None and masks.shape[0] > 0:
    for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks):
        # 解析分割掩码
        mask = seg[0]  # 取第一个对象的分割掩码
        mask = mask.astype(np.uint8)  # 将掩码转换为无符号整数类型
        _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 将掩码转换为二值图像

        # 获取分割多边形
        contour, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contour = contour[0] if len(contour) > 0 else []

        contours.append(contour)

results = []
for contour in contours:
    points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else []

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

在这个示例中，我使用循环遍历每个对象的分割掩码，并将其转换为二值图像。然后，获取分割多边形并将其添加到`contours`列表中。最后，根据每个分割多边形生成结果。

请注意，这只是一个示例，并且根据您的具体情况进行调整。如果您有任何其他问题，请随时提问。