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yolov4的predict程序里面加入当识别为apple_right时没变化，当识别apple_down时，加入轮廓提取的代码

要实现这个功能，你需要对yolov4的predict程序做出一些修改。具体步骤如下：

1. 首先，你需要修改yolov4模型的输出。yolov4默认的输出是一个列表，包含了每个检测到的物体的类别、置信度和坐标信息。你需要将其改为一个字典，其中键为类别名称，值为检测到该类别的物体的坐标信息。

2. 接着，你需要在代码中加入轮廓提取的功能。可以使用OpenCV库中的findContours函数来实现。首先，将检测到的物体的坐标信息转换成OpenCV中的矩形框表示法，然后使用findContours函数提取物体的轮廓。

3. 最后，你需要根据类别名称来判断是否需要进行轮廓提取。当检测到的物体属于apple_down类别时，才需要进行轮廓提取。否则，直接返回原始的检测结果。

下面是一个伪代码示例，帮助你更好地理解这个过程：

# 定义类别名称和类别编号
class_names = ["apple_right", "apple_down"]
class_ids = {"apple_right": 0, "apple_down": 1}

# 修改yolov4模型的输出
def yolov4_predict(model, image):
    bbox_list = model.predict(image)
    result_dict = {}
    for i, bbox in enumerate(bbox_list):
        class_id = np.argmax(bbox[5:])
        class_name = class_names[class_id]
        if class_name not in result_dict:
            result_dict[class_name] = []
        result_dict[class_name].append(bbox[:4])
    return result_dict

# 加入轮廓提取的功能
def extract_contours(image, bbox):
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    roi = image[y1:y2, x1:x2]
    gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    return contours

# 根据类别名称进行判断
def process_bbox(image, bbox, class_name):
    class_id = class_ids[class_name]
    if class_id == 1:  # 如果是apple_down类别，则进行轮廓提取
        contours = extract_contours(image, bbox)
        # 对轮廓进行处理...
        # ...
        # 返回处理后的结果
        return processed_result
    else:  # 否则，直接返回原始结果
        return bbox

# 在主程序中调用yolov4_predict函数，并根据类别名称进行处理
result_dict = yolov4_predict(model, image)
for class_name, bbox_list in result_dict.items():
    for bbox in bbox_list:
        processed_result = process_bbox(image, bbox, class_name)
        # 处理processed_result...
        # ...

注意，这只是一个伪代码示例，你需要根据具体的代码实现情况进行修改。另外，对于轮廓提取的过程，需要根据具体的需求进行处理，比如筛选轮廓、计算轮廓面积等。