if not scaleup: 是什么意思

`if not scaleup` 是 Python 中的一个条件语句，其中 `not` 是逻辑运算符，表示取反。如果 `scaleup` 的值为 False，即取反后为 True，则条件成立，代码块中的语句将被执行。如果 `scaleup` 的值为 True，则条件不成立，代码块中的语句将被跳过。因此，`if not scaleup` 的意思是：如果 `scaleup` 的值为 False，则执行代码块中的语句。

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解释一段python代码 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), scaleup=True, stride=32): shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: # only scale down, do not scale up (for better test mAP) r = min(r, 1.0) ratio = r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding dw /= 2 dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: # resize img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border return img,ratio,(dw,dh)

这段代码实现的是一个图像处理函数，它将输入的图像进行大小调整和填充操作，使其符合指定的大小要求。具体来说，函数的输入参数img是一个图像数据，new_shape是期望的新尺寸，color是填充颜色，scaleup表示是否可以放大图像，stride是填充步长。函数首先获取输入图像的当前尺寸，然后根据new_shape计算出缩放比例r，如果scaleup为False，则限制r的最大值为1.0，以确保不会放大图像。接着，函数根据r计算出新的宽高比ratio，然后计算出新图像的宽高new_unpad，并计算出需要填充的行列数dw和dh。如果当前图像尺寸不等于新图像尺寸，则调用cv2.resize函数进行缩放操作。最后，函数使用cv2.copyMakeBorder函数对图像进行填充，返回填充后的图像、缩放比例和填充行列数。

帮我给每行代码加上注释 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width]) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: r = min(r, 1.0) new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: dw, dh = 0.0, 0.0 new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0]) ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) return img, ratio, (dw, dh)

# 定义一个函数，用于将图片转换为指定大小，并添加边框填充
def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True):
# 获取当前图片的长宽
shape = img.shape[:2] # current shape [height, width]

# 如果新的形状是一个整数，则将其转换为一个元组
if isinstance(new_shape, int):
new_shape = (new_shape, new_shape)

# 计算缩放比例
r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
if not scaleup:
r = min(r, 1.0)
new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))

# 计算填充的宽度和高度
dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding

# 如果自动填充则进行填充
if auto:
dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding
# 如果进行缩放填充，则进行填充
elif scaleFill:
dw, dh = 0.0, 0.0
new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])
ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios
dw /= 2 # divide padding into 2 sides
dh /= 2

# 如果当前形状不等于新的形状，则进行缩放和填充
if shape[::-1] != new_unpad:
img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)

# 返回处理后的图片、缩放比例和填充宽度和高度
return img, ratio, (dw, dh)