帮我给每行代码加上注释 def predict(im0s): # 进行推理 img, ratio, pad = letterbox(im0s, new_shape=imgsz) img = img[:, :, ::-1].astype(np.float32) / 255.0 img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) interpreter.invoke() pred = [interpreter.get_tensor(output_details[i]['index']) for i in range(len(output_details))] pred = [np.squeeze(p, axis=0) for p in pred] pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres)

# 定义函数 predict，接收一个参数 im0s
def predict(im0s):
# 对输入图片进行预处理，使其符合模型输入要求，并获取预处理后的图片、缩放比例和补充后的像素值
img, ratio, pad = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)
# 将图片数据转换为浮点数类型，并将像素值的范围从 [0, 255] 转换为 [0, 1]
img = img[:, :, ::-1].astype(np.float32) / 255.0
# 将图片数据按照通道数、高度和宽度的顺序进行转置，并在第 0 维上添加一个维度，以符合模型输入要求
img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0)
# 将处理后的图片数据设置为模型输入 tensor 的值
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img)
# 执行模型推理
interpreter.invoke()
# 获取模型输出 tensor 的值，并将其转换为 numpy 数组
pred = [interpreter.get_tensor(output_details[i]['index']) for i in range(len(output_details))]
# 去除数组中多余的维度，并进行非极大值抑制
pred = [np.squeeze(p, axis=0) for p in pred]
pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 返回预测结果