加入判断置信度大于设置的值 和 if boxes.shape[0] > 0:

如果你想要添加判断，以确保只有当置信度大于设置的阈值时才进行处理，你可以在以下位置进行修改：

detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results)

# 添加判断，只保留置信度大于阈值的检测结果
detections = detections[detections.confidence > threshold]

masks = detections.xy
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id

results = []

# 添加判断，只有当检测结果不为空时才进行处理
if masks.shape[0] > 0:
    for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks):
        # 将mask转换为轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        for contour in contours:
            points = []
            for point in contour:
                x = point[0][0]
                y = point[0][1]
                points.append([x, y])

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

在上述代码中，我添加了两个判断条件。首先，通过`detections[detections.confidence > threshold]`筛选出置信度大于阈值的检测结果。然后，通过`if masks.shape[0] > 0`判断检测结果是否为空，只有当结果不为空时才进行处理。

请注意，这只是一种可能的修改方式，你可以根据实际需求进行调整。