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yolov4的predict程序里面加入当识别为apple_right时没变化，当识别apple_down时，加入轮廓提取的代码

要在已经写好的 YOLOv4 的 predict 程序中加入识别 apple_right 和 apple_down 并进行不同操作的功能，可以按照以下步骤进行：

1. 在 predict 函数中获取预测结果的类别和置信度。这些信息通常保存在预测结果数组的第 5 到 85 个元素中，每个元素都代表一种类别的预测结果。你需要找到最高置信度的预测结果，并获取其对应的类别号。

2. 根据类别号判断是否为 apple_right 或 apple_down。如果是 apple_right，则不进行任何操作；如果是 apple_down，则需要进行轮廓提取操作。

3. 对于 apple_down 类别，你可以使用 OpenCV 库提供的轮廓提取函数来实现。具体操作可以参考以下代码：

import cv2

# 假设 img 是预测结果图像，bbox 是预测结果的边框坐标
x1, y1, x2, y2 = bbox
roi = img[y1:y2, x1:x2]  # 获取边框区域
gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 提取轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)  # 绘制轮廓

这段代码可以提取 bbox 区域的轮廓，并在图像上绘制出来。你需要将它添加到 predict 函数中，并替换掉注释中的变量名。