医疗资料ROI mask转YOLO的bounding box

我要怎么写出一个自动化的class或def来“自动画出” ， “YOLOv5”或其他YOLO格式的bounding box？
并且生出.txt文件？
想要框住的图像如下ROI范例：

该回答引用ChatGPT
请参考下面的解决方案，如果有帮助，还请点击 “采纳” 感谢支持！

下面是使用Python和OpenCV库的示例代码

import cv2

def draw_bounding_box(img, object_list):
    for obj in object_list:
        xmin, ymin, xmax, ymax = obj['coordinates']
        cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 0, 255), 2)
    return img

def detect_objects(img):
    # Add your object detection code here
    # ...
    object_list = [{'coordinates': (100, 100, 200, 200)}]
    return object_list

def save_to_txt(object_list, file_name):
    with open(file_name, 'w') as f:
        for obj in object_list:
            xmin, ymin, xmax, ymax = obj['coordinates']
            line = ' '.join([str(xmin), str(ymin), str(xmax), str(ymax)])
            f.write(line + '\n')

def main(img_file, txt_file):
    img = cv2.imread(img_file)
    object_list = detect_objects(img)
    img = draw_bounding_box(img, object_list)
    save_to_txt(object_list, txt_file)
    cv2.imwrite('output.jpg', img)

if __name__ == '__main__':
    main('input.jpg', 'output.txt')

YOLO算法实例
可以在这里
https://pjreddie.com/darknet/yolo/
看到YOLO算法做视频物体检测的效果，也能看到很多YOLO网格的设置。github上
https://github.com/pjreddie/darknet/wiki/YOLO:-Real-Time-Object-Detection
也有一个用神经网络框架darknet实现的YOLO算法实例。当然了，也少不了tensorflow的版本
https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow

你可以通过编写脚本或程序来实现这个需求。这里提供一种基于Python的实现方法。

首先，读取ROI mask图像并对其进行预处理，如二值化、形态学处理等，以便在其上检测目标。

然后，检测图像中的连通块，并确定这些连通块的边界框。

计算每个连通块的中心点，并计算出每个中心点对应的bounding box。

将这些bounding box转换为YOLO格式的bounding box，YOLO格式的bounding box是一个长度为5的数组，依次为类别编号、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度和高度。

将转换后的bounding box保存到.txt文件中，每一行代表一个bounding box的信息，如：

class_id center_x center_y width height

上是一个简单的代码示例，可以帮助你开始编写自动化的class或def。请注意，本代码仅供参考，具体实现过程可能会有所不同，请根据你的实际需求和数据进行调整