points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else []改成整数吧

如果您想将点坐标转换为整数类型，您只需要将浮点数转换为整数即可。以下是修改后的代码示例：

# 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式，并将点转换为整数类型
points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else []

results.append({
    "confidence": str(score),
    "label": labels.get(label, "unknown"),
    "points": points,
    "type": "polygon",
    "mask": mask.tolist()  # 将分割掩码转换为列表形式
})

在这个示例中，我使用列表推导式来遍历`contour.squeeze().tolist()`中的每个坐标，并将其转换为整数类型。这样可以确保`points`列表中的每个点都是整数类型。

希望这次能够满足您的需求。如果您还有其他疑问，请随时提问。

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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 = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon" 检查一下

代码中的 `points` 部分在使用 `contour` 变量时出现错误。根据之前的代码，应该使用 `seg` 变量来转换多边形的点坐标。以下是修改后的代码：

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 = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg]
        
        results.append({
            "confidence": str(score),
            "label": labels.get(label, "unknown"),
            "points": points,
            "type": "polygon"
        })

现在，代码将正确地将多边形的点坐标转换为浮点数类型，并将其作为 `points` 字段的值添加到结果中。

if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式 points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", "mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式 })mask是三维数组 改一下代码

如果mask不为None且mask的形状的第一个维度大于0：
对于label、score和seg中的每个元素进行循环：
# 解析分割掩码
mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码
mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型
_, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像

# 获取分割多边形
contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour = contours[0] if len(contours) > 0 else []

# 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式
points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else []

results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(label, "unknown"),
"points": points,
"type": "polygon",
"mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式
})