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。

相关问题

if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size这个可以怎么改

如果您想更改这一行代码，可以使用以下方法修改：

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

在这段代码中，`scale_coords` 函数的作用是将检测框的坐标从输入图像的大小（`img_size`）缩放到原始图像的大小（`im0`），以便在原始图像上显示检测结果。

如果您想更改缩放的方式，可以修改 `scale_coords` 函数的实现。以下是 `scale_coords` 函数的示例代码：

def scale_coords(img1_shape, coords, img0_shape):
    # img1_shape: (height, width)
    # coords: [[x1, y1, x2, y2, conf, cls], ...]
    # img0_shape: (height, width)

    # 计算缩放比例
    gain = max(img1_shape) / max(img0_shape)
    pad = (img1_shape[1] - img0_shape[1] * gain) / 2, (img1_shape[0] - img0_shape[0] * gain) / 2

    # 对检测框坐标进行缩放和平移
    coords[:, [0, 2]] -= pad[0]
    coords[:, [1, 3]] -= pad[1]
    coords[:, :4] /= gain

    # 对检测框坐标进行裁剪
    coords[:, :4] = clip_coords(coords[:, :4], img0_shape)

    return coords

在这个示例代码中，`scale_coords` 函数首先计算缩放比例 `gain` 和平移量 `pad`，然后对检测框坐标进行缩放和平移操作。您可以根据您的需求修改这个函数的实现，以实现不同的缩放方式。

if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size这个把注释掉的那行怎么加进去

如果您想将注释掉的那行代码添加回去，可以将以下代码：

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

改为以下代码：

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

    # Annotate detections
    for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
        c = int(cls)  # integer class
        label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
        plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=3)

这样就可以将注释掉的那行代码添加回去，同时保留原有代码中的绘制检测框的操作。修改后的代码会将目标检测结果绘制在原始图像上，并显示在屏幕上。