xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results),你给我的代码实现或导入 extract_yolov8_masks 函数了吗

抱歉，之前我在代码中提到了 `extract_yolov8_masks` 函数，但我没有给出其具体实现或导入方式。如果你有 `extract_yolov8_masks` 函数的具体实现或导入方式，请将其添加到代码中。以下是一个示例来说明如何导入函数：

from your_module import extract_yolov8_masks

或者如果你已经在当前脚本中定义了 `extract_yolov8_masks` 函数，你可以直接在代码中调用它，无需导入额外的模块。

请确保 `extract_yolov8_masks` 函数正确实现，并返回多边形区域的掩码。如果你需要帮助实现 `extract_yolov8_masks` 函数，请提供更多关于该函数的具体要求和说明。

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def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: ```python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) ``` """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )

这段代码是一个静态方法`from_yolov8`，用于从YOLOv8的推断结果创建一个`Detections`对象。

以下是对这段代码的解释：

1. 静态方法`from_yolov8`接受两个参数：`cls`和`yolov8_results`。
2. `yolov8_results`是一个YOLOv8的输出结果，类型为`ultralytics.yolo.engine.results.Results`。
3. `from_yolov8`方法返回一个新的`Detections`对象。
4. 在返回的`Detections`对象中，使用了以下几个参数：
- `xyxy`：表示检测框的坐标，通过`yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy()`获取。
- `confidence`：表示置信度，通过`yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy()`获取。
- `class_id`：表示类别ID，通过`yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)`获取。
- `mask`：表示分割掩码，通过调用`extract_yolov8_masks(yolov8_results)`获取。

请注意，上述代码中使用了一个名为`extract_yolov8_masks`的函数来提取分割掩码。你需要确保该函数已经定义并返回了正确的分割掩码。

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id 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",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)改成yolov8分割模型

以下是根据您提供的代码，修改为适应 YOLOv8 分割模型的示例代码：

import io
import json
import base64
from PIL import Image
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models

def handler(context, event):
    context.logger.info("Run yolo-v8 segmentation model")
    data = event.body
    buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"]))
    threshold = float(data.get("threshold", 0.35))
    
    # 加载模型
    model = models.segmentation.deeplabv3_resnet50(pretrained=True)
    model.eval()
    
    # 图像预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((512, 512)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    image = transform(Image.open(buf)).unsqueeze(0)
    
    # 模型推理
    with torch.no_grad():
        output = model(image)['out']
    output_predictions = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).detach().cpu().numpy()
    
    # 处理分割结果
    results = []
    for class_id in range(1, output_predictions.max() + 1):
        mask = (output_predictions == class_id).astype(int)
        contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for contour in contours:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            results.append({
                "label": str(class_id),
                "points": [int(x), int(y), int(x + w), int(y + h)],
                "type": "rectangle"
            })
    
    return context.Response(body=json.dumps(results), headers={},
                            content_type='application/json', status_code=200)

此示例假设您正在使用 PyTorch 和 torchvision 库，并使用了预训练的 DeepLabv3_ResNet50 模型进行分割任务。代码中包括模型加载、图像预处理、模型推理和结果处理的步骤。请注意，具体的修改可能需要根据您使用的模型和环境进行调整。