yolov5obb的输出形状为[1, 64512, 186]，应该如何进行后处理，得到旋转框结果，并将结果绘制在原图中，给我python代码

Yolov5Obb模型的输出形状`[1, 64512, 186]`代表了一个批次(batch)中包含64512个检测框(detection boxes)，每个框有186维的特征。这个特征通常包括中心点、宽高、角度等信息。后处理主要包括解码(Decode)预测并应用非极大抑制(NMS)来筛选出最终的目标。

对于YOLOv5Obb的后处理步骤，可以按照以下Python代码示例进行：

import torch
from torchvision.ops import nms
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, xywh2xyxy

# 假设y is your model's output with shape [1, 64512, 186]
y = y.squeeze(0)  # 将批次数从1去掉，假设现在shape为[64512, 186]

# 解码输出到真实坐标
bboxes = y[:, :4].clone()  # 获取坐标(x, y, w, h)
bboxes[:, 2:] *= y[:, 4:]  # 等比例缩放宽高，x1,y1+x2,y2 * prob
bboxes[:, :2] += bboxes[:, 2:] / 2  # 计算中心点
angle = y[:, 5:].sigmoid()  # 角度是以弧度表示，需要转换到实际的角度范围

# 转换角度至-90到90度之间
angle = (angle * 180 / np.pi).round().clamp(-90, 90)

# 应用NMS
conf_threshold = 0.5  # 阈值
iou_threshold = 0.45  # IOU阈值
keep = nms(bboxes, angle, conf_threshold, iou_threshold)

# 提取通过NMS的检测框
filtered_bboxes = bboxes[keep]
filtered_angles = angle[keep]

# 将坐标转换回原来的xyxy格式
filtered_bboxes[:, 2:] = xywh2xyxy(filtered_bboxes[:, 2:])

以上代码首先解码预测结果，然后应用NMS来过滤掉高度置信度低或IoU过大的框，最后转换角度并保留剩余的检测框。`xywh2xyxy`函数用于将YOLOv5的输出格式（center x, center y, width, height）转换为传统的左上角到右下角的xyxy格式。