boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label))这段代码是什么意思

这段代码的作用是将预测结果（pred）中检测到的目标转换为边界框（boxes）。具体来说：

1. 遍历预测结果，对于每一个检测到的目标（det），执行以下操作：

2. 如果该目标不为空（即检测到了目标），则执行以下操作：

3. 将目标的坐标从相对于img大小转换为相对于frame大小，并四舍五入取整。

4. 对于目标中的每一个框，将其坐标（xyxy）以及置信度（conf）和类别（cls）存储在元组中，并加上类别标签（label）。

5. 将所有的目标框（boxes）存储在列表中，并返回该列表。