解释 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行，不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

这段代码的作用是对每个预测框进行处理和可视化，包括将预测框的信息写入标签文件和将预测框画到原始图像上。

`for *xyxy, conf, cls in reversed(det):` 使用 `reversed()` 函数将预测框列表反向遍历，以便后续的处理。其中，`*xyxy` 表示预测框的坐标信息，`conf` 表示预测框的置信度，`cls` 表示预测框的类别。

`if save_txt:` 表示如果需要将预测框的信息写入标签文件，则执行下面的代码。其中，`xyxy2xywh()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 (x1,y1,x2,y2) 格式转换为 (x,y,w,h) 格式。`gn` 是归一化增益，用于将预测框的坐标从归一化坐标转换为原始图像坐标。最后将预测框的信息写入标签文件中。

`if save_img or view_img:` 表示如果需要将预测框画到原始图像上，则执行下面的代码。其中，`names` 是类别名称列表，`plot_one_box()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框画到图像上。

具体地，`label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'` 表示生成预测框的标签信息，包括类别名称和置信度。`xyxy` 表示预测框的坐标信息，`im0` 表示原始图像，`color` 表示预测框的颜色，`line_thickness` 表示预测框的线宽。最后将预测框画到原始图像上。