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

你可以在识别出苹果为“apple_down”时，调用轮廓提取的相关代码，来进行轮廓提取操作。具体实现方式可以参考以下步骤：

1. 在yolov4代码中，找到识别苹果的部分，判断苹果是否为“apple_down”。

2. 如果识别出的苹果为“apple_down”，则调用轮廓提取的相关代码（例如OpenCV中的findContours函数），来提取苹果的轮廓。

3. 对于识别出的苹果不为“apple_down”的情况，不做任何处理，直接输出标签和置信度即可。

以下是一个简单的示例代码，仅供参考：

import cv2

# 加载YOLOv4模型和标签
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
labels = open(labels_path).read().strip().split("\n")

# 提取图像中的苹果轮廓
def extract_apple_contours(image):
    # 使用OpenCV的findContours函数提取轮廓
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    return contours

# 识别图像中的苹果
def detect_apple(image):
    # 使用YOLOv4模型进行目标检测
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    layer_names = net.getLayerNames()
    output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
    outputs = net.forward(output_layers)

    # 遍历输出层，找到苹果并提取其轮廓
    apple_contours = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > confidence_threshold and labels[class_id] in ["apple_right", "apple_down"]:
                # 当识别到"apple_down"标签时，提取苹果轮廓
                if labels[class_id] == "apple_down":
                    apple_contours = extract_apple_contours(image)
                # 输出标签和置信度
                label = f"{labels[class_id]}: {confidence:.2f}"
                print(label)
    
    # 在图像中绘制苹果轮廓
    if len(apple_contours) > 0:
        cv2.drawContours(image, apple_contours, -1, (0, 255, 0), 2)
    
    return image

这里使用了OpenCV中的findContours函数来提取苹果轮廓。在detect_apple函数中，当识别到“apple_down”标签时，就会调用extract_apple_contours函数来提取苹果轮廓。在主函数中，我们可以通过调用detect_apple函数来对图像进行苹果识别和轮廓提取操作。