boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})根据上文方法帮我改

根据您提供的代码，以下是修改后的代码：

python
boxes = detections.xyxy
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id

results = []

if boxes.shape[0] > 0:
for box, score, class_id, seg in zip(boxes, conf, class_ids, polygon):
# 将多边形的点坐标转换为列表形式
points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg]

results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(class_id, "unknown"),
"points": points,
"type": "polygon",
})

在这个修改后的代码中，我们假设 `boxes`、`conf`、`class_ids` 和 `polygon` 是已经定义或赋值的变量。我们使用 `zip` 函数将它们逐个配对，并在循环中处理每个配对。

对于每个配对，我们将多边形的点坐标转换为列表形式，并将结果添加到 `results` 列表中。每个结果字典包含了置信度、标签、多边形点坐标和类型信息。

请确保根据您的实际情况修改代码，并根据需要调整变量名和逻辑。