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 第一个为类别标签,后面的两个为一组,即(x729417,y1),(x1,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
时间: 2024-04-21 09:24:26 浏览: 18
根据你提供的推理结果,你希望将结果与代码进行对应并进行改造。根据你的描述,每个结果包含一个类别标签,后面是一组点的坐标。你可以按照以下方式修改代码,将推理结果中的信息提取出来:
```python
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",
})
# 添加推理结果
inference_results = [
{
"label": "Class 1",
"points": [[0.557859, 0.143813], [0.487078, 0.0314583], [0.859547, 0.00897917], ...],
"type": "polygon",
},
{
"label": "Class 2",
"points": [[0.985953, 0.130333], [0.984266, 0.184271], [0.930344, 0.386521], ...],
"type": "polygon",
},
...
]
# 将推理结果添加到原始结果中
results += inference_results
```
你需要将推理结果中的每个类别标签和点的坐标以适当的格式添加到`inference_results`列表中,并使用`results += inference_results`将其添加到原始结果列表中。
请注意,上述代码仅为示例,你需要根据实际的推理结果和数据格式进行适当的修改。