mask = None if self.training else (1 - mask / 255).astype(np.bool) # canny if self.edge == 1: # no edge if sigma == -1: return np.zeros(img.shape).astype(np.float) # random sigma if sigma == 0: sigma = random.randint(1, 4) return canny(img, sigma=sigma, mask=mask).astype(np.float)这段代码的含义，逐个函数解释

这段代码是一个函数，其目的是生成图像的边缘特征。下面逐个解释各个函数：

1. `mask = None if self.training else (1 - mask / 255).astype(np.bool)`：这一行根据是否处于训练模式来确定是否需要使用掩膜。如果在训练模式下，就不使用掩膜，否则将掩膜转换为二值数组，并将其反转。

2. `if self.edge == 1:`：这一行检查是否需要生成边缘特征。如果`self.edge`参数为1，则需要生成边缘特征。

3. `if sigma == -1:`：这一行检查是否需要生成随机sigma值。如果`sigma`参数为-1，则需要生成一个随机sigma值。

4. `if sigma == 0:`：这一行检查是否需要生成固定的sigma值。如果`sigma`参数为0，则需要生成一个介于1和4之间的随机sigma值。

5. `return canny(img, sigma=sigma, mask=mask).astype(np.float)`：这一行调用了`canny`函数生成图像的边缘特征，并将结果转换为浮点数类型。

综上所述，这段代码的作用是生成图像的边缘特征。如果需要生成随机的sigma值，则会在1到4之间随机生成一个值。如果需要使用掩膜，则将其转换为二值数组，并将其反转。最后，调用`canny`函数生成边缘特征，并将结果转换为浮点数类型。