if masks.shape[0] > 0:

`if masks.shape[0] > 0:` 这个条件判断是用来检查是否存在分割掩码。如果存在分割掩码，则执行下面的代码块。你可以在这个条件判断语句的后面继续添加代码来处理分割掩码。

例如，你可以将提取掩码的代码添加到这个条件判断中：

if 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 = np.where(mask > 0, 255, 0)  # 将掩码转换为二值图像

        # 获取掩码边界框
        contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0]) if len(contours) > 0 else (0, 0, 0, 0)
        xtl = x
        ytl = y
        xbr = x + w
        ybr = y + h

        # 添加结果到列表中
        results.append({
            "confidence": str(score),
            "label": labels.get(label, "unknown"),
            "points": [xtl, ytl, xbr, ybr],
            "type": "rectangle",
            "mask": mask.tolist()  # 将分割掩码转换为列表形式
        })

在这个例子中，我们将提取掩码的代码添加到了条件判断的代码块中。这样，只有在存在分割掩码的情况下才会执行这段代码。如果不存在分割掩码，则不会执行这段代码，结果列表`results`也不会被修改。