det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

这行代码的作用是将检测框的坐标缩放到原始图像的大小，并四舍五入取整。其中，`img.shape[2:]`表示原始图像的宽和高，`det[:, :4]`表示检测框的坐标，`im0.shape`表示原始图像的尺寸。`scale_coords()`是一个自定义函数，用于将检测框的坐标从相对于缩放后的图像大小转换为相对于原始图像大小的坐标。通过这行代码，我们可以得到在原始图像中的检测框坐标。

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解释 if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

这段代码的作用是将预测框的坐标从输入图像尺寸 `img_size` 转换为原始图像尺寸 `im0 size`，以便后续的可视化。

`len(det)` 表示当前预测框列表不为空，即当前图像中存在预测框。如果存在预测框，则需要进行坐标转换。

`scale_coords()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 `img_size` 转换为 `im0 size`。其中，`img.shape[2:]` 表示输入图像的尺寸，`det[:, :4]` 表示预测框的坐标信息。处理结果是一个更新后的预测框信息张量，其中预测框的坐标已经从 `img_size` 转换为 `im0 size`。

这里使用了 `.round()` 方法对预测框的坐标进行四舍五入，以保证坐标值为整数。

det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()得到什么

这段代码也是在使用PyTorch实现目标检测模型（如YOLOv5）时使用的。其中，det是模型对输入图像的输出结果，表示检测到的目标框信息。img是经过预处理后的输入图像数据，im0是原始输入图像数据。

这段代码的作用是将模型输出结果中的目标框坐标从归一化坐标（0~1）转换为原始图像坐标，并将坐标四舍五入为整数。其中，scale_coords是一个函数，其作用是将归一化坐标转换为原始图像坐标。

具体来说，det[:, :4]表示对det中的所有目标框的前4个元素（即目标框的左上角和右下角坐标）进行操作。img.shape[2:]表示img的高和宽，im0.shape表示原始图像的高和宽。通过scale_coords函数将归一化坐标转换为原始图像坐标后，再使用round函数将坐标四舍五入为整数，最终得到的结果将更新det中的目标框坐标信息。