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 segments = sv.PolygonZone.from_yolov8(yolo_results) segments = segments[segments.confidence > threshold] polygon = segments.xy conf = segments.confidence class_ids = segments.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "polygon",}) 改成分割的

如果你想将多边形的点坐标添加到结果中，可以将代码修改为以下形式：

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

这样修改后，每个多边形对象的点坐标将被添加到结果中作为 `points` 字段的值。

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def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg 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] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] 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",})

这段代码是一个函数`handler`，它接受一个`context`和一个`event`作为参数。在初始化上下文时，加载了一个YOLOV8模型，并将其存储在`context.user_data.model`中。然后，从`event`中获取图像数据，并对其进行处理。通过调用模型的`__call__`方法，传入图像和阈值参数进行预测。然后，从预测结果中提取标签、置信度、掩码等信息，并将其添加到结果列表中。最后，返回结果列表。

你有关于这段代码的具体问题吗？

45 0.557859 0.143813 0.487078 0.0314583 0.859547 0.00897917 0.985953 0.130333 0.984266 0.184271 0.930344 0.386521 0.80225 0.480896 0.763484 0.485396 0.684266 0.39775 0.670781 0.3955 0.679219 0.310104 0.642141 0.253937 0.561234 0.155063 0.559547 0.137083 50 0.39 0.727063 0.418234 0.649417 0.455297 0.614125 0.476469 0.614125 0.51 0.590583 0.54 0.569417 0.575297 0.562354 0.601766 0.56 0.607062 0.536479 0.614125 0.522354 0.637063 0.501167 0.665297 0.48 0.69 0.477646 0.698828 0.494125 0.698828 0.534125 0.712938 0.529417 0.742938 0.548229 0.760594 0.564708 0.774703 0.550583 0.778234 0.536479 0.781766 0.531771 0.792359 0.541167 0.802937 0.555292 0.802937 0.569417 0.802937 0.576479 0.822359 0.576479 0.822359 0.597646 0.811766 0.607062 0.811766 0.618833 0.818828 0.637646 0.820594 0.656479 0.827641 0.687063 0.827641 0.703521 0.829406 0.727063 0.838234 0.708229 0.852359 0.729417 0.868234 0.750583 0.871766 0.792938 0.877063 0.821167 0.884125 0.861167 0.817062 0.92 0.734125 0.976479 0.711172 0.988229 0.48 0.988229 0.494125 0.967063 0.517062 0.912937 0.508234 0.832937 0.485297 0.788229 0.471172 0.774125 0.395297 0.729417 第一个为类别标签，后面的两个为一组，即(x1,y1)，(x2,y2)…意为一个个点 这是yolov8-seg分割模型的推理结果 怎么对上面的代码进行改造

根据你提供的推理结果，每个检测结果包含一个类别标签和一组点坐标。你可以改造代码来解析这些结果并生成相应的输出。

以下是修改后的代码示例：

import io
import base64
import json
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def handler(context, event):
    context.logger.info("Run yolo-v8-seg 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 = [
        {
            "class_id": int(result[0]),
            "points": [(float(result[i]), float(result[i+1])) for i in range(1, len(result), 2)]
        }
        for result in [line.split() for line in yolo_results]
    ]

    results = []

    for detection in detections:
        class_id = detection["class_id"]
        points = detection["points"]

        results.append({
            "confidence": "",  # 这里没有置信度信息，可以根据实际情况进行调整
            "label": labels[class_id],
            "points": points,
            "type": "polygon"
        })

    return context.Response(body=json.dumps(results), headers={},
                            content_type='application/json', status_code=200)

在这个修改后的代码中，我假设你已经正确导入了所需的库和模块，并且已经获取了模型的预测结果。

我修改了 `handler` 函数中的代码，将解析结果的部分进行了改造。首先，对于每个预测结果，我将类别标签解析为整数，并将点坐标解析为浮点数。然后，我将类别标签和点坐标存储在一个字典中，并将其添加到 `detections` 列表中。

最后，我遍历 `detections` 列表，并根据每个预测结果生成相应的输出。

请注意，这只是一个示例代码，可能需要根据你的实际需求进行调整和优化。你可能还需要根据实际情况处理置信度信息。

希望这能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。