给我完整的出色的对于yolo遥感数据进行水平翻转、缩放和随机裁剪以进行数据增强的代码，请顺带将向对应的txt标签也进行相应的更改，我想将输入输出变成文件夹，输出是另一个文件夹，注意：读取和处理及输出的都是txt文件

在YOLO (You Only Look Once) 框架中，对遥感图像进行数据增强通常是通过PIL（Python Imaging Library）库来实现的。下面是一个简化版本的示例，它包括水平翻转、随机缩放和随机裁剪，并同时更新对应的txt标签文件。这里我们假设原始的txt文件每行包含四个值，分别是x, y, width, height，表示物体的位置和大小。

首先，你需要导入所需的库：

import os
import cv2
import random
import shutil
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

接着，创建一些辅助函数：

def process_image(img_path, label_path, out_dir, img_size=416):
    img = Image.open(img_path).convert('RGB')

    # 原始图片尺寸
    orig_h, orig_w = img.size

    # 水平翻转
    if random.random() < 0.5:
        img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
    
    # 随机缩放
    scale_factor = random.uniform(0.8, 1.2)
    img = img.resize((int(scale_factor * orig_w), int(scale_factor * orig_h)), Image.BILINEAR)
    
    # 随机裁剪
    cropped_w, cropped_h = img_size, img_size
    left = random.randint(0, max(0, orig_w - cropped_w))
    top = random.randint(0, max(0, orig_h - cropped_h))
    right = min(left + cropped_w, orig_w)
    bottom = min(top + cropped_h, orig_h)
    img = img.crop((left, top, right, bottom))

    # 保存图片和生成新的txt标签
    img_path_out = os.path.join(out_dir, os.path.splitext(os.path.basename(img_path))[0] + '.jpg')
    img.save(img_path_out)

    # 更新txt标签
    update_label(label_path, img_path_out, left, top, right - left, bottom - top)

def update_label(old_label_path, new_img_path, x1, y1, w, h):
    old_labels = load_labels(old_label_path)
    new_labels = []

    with open(new_img_path.replace('.jpg', '.txt'), 'w') as f:
        for old_label in old_labels:
            x, y, old_w, old_h = old_label
            new_x = (x1 + x * w) / orig_w
            new_y = (y1 + y * h) / orig_h
            new_w = w / orig_w
            new_h = h / orig_h
            new_label = [new_x, new_y, new_w, new_h]
            new_labels.append(','.join(map(str, new_label)))
            f.write(','.join(map(str, new_label)) + '\n')

def load_labels(label_path):
    with open(label_path, 'r') as f:
        return [list(map(float, line.split(','))) for line in f]

# 主函数
def main(input_folder, label_folder, output_folder):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    for img_file in os.listdir(input_folder):
        img_path = os.path.join(input_folder, img_file)
        label_path = os.path.join(label_folder, img_file.replace('.jpg', '.txt'))

        out_img_folder = os.path.join(output_folder, os.path.splitext(img_file)[0])
        if not os.path.exists(out_img_folder):
            os.makedirs(out_img_folder)
        process_image(img_path, label_path, out_img_folder)

# 调用主函数
main("input_folder", "label_folder", "output_folder")

这个脚本会遍历指定的输入目录下的所有图片及其对应的txt标签，对每个图片进行随机变换，并将结果保存到新创建的输出文件夹中。每个处理过的图片都有一个新的对应txt标签文件，其中包含了变换后物体的新坐标和尺寸信息。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中你可能需要根据你的数据集和YOLO模型的具体配置进行调整。