我已经找到了一个解决方案，但问题是我有太多的点，我想减少他们。这不是一个主要问题，但我仍然希望有更少的点。
我已经在这里搜索了其他答案，但我没有找到任何有关我的问题。我已经附上了一个样品面具作为参考。
The sample binarised mask
为了清楚起见，我已经用Python编写了一个脚本来实现这一点。我采取的步骤是：
1.将彩色蒙版转换为二值化蒙版（因为我只有一个类）。
1.在图像上应用轮廓并找到掩模的边缘点。
1.对检测到的轮廓点进行细化。
1.根据Angular 的主要变化，只记下这些点。
1.以YOLO分割文本格式保存所有点（cls_name x1y1 x2 y2 .... xn yn）

**但最后我发现了一个可怕的现实，因为它考虑了外部边界，如果标签都重叠，它就变成了一个包含不需要区域的大斑点。所以我不得不放弃这个，并在UNET中使用这些掩码，在那里我得到了我想要的输出。