帮我写代码，在YOLOv8中，如何利用.JSON格式的数据标注文件进行训练时的数据增强技术？

YOLOv8是一个基于Darknet框架的实时目标检测模型，它通常需要标注数据集来进行训练，其中包括图片及其对应的 JSON 格式标签文件。在YOLOv8中，对JSON标注进行数据增强主要是通过修改其位置信息，比如平移、缩放、旋转等，生成新的训练样本。以下是一个简化版的Python示例，假设你已经有了`data.json`这样的文件：

import json
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug.augmenters as iaa

# 加载原始数据
with open('data.json', 'r') as f:
    annotations = json.load(f)

# 定义数据增强操作
seq = iaa.Sequential([
    iaa.Affine(scale=(0.8, 1.2), translate_percent={"x": (-0.1, 0.1), "y": (-0.1, 0.1)}, rotate=(-5, 5))  # 缩放、平移和旋转
])

for annotation in annotations:
    # 获取图像路径
    image_path = annotation['image_path']
    
    # 加载原图
    image = Image.open(image_path)
    
    # 对图像进行增强
    augmented_image = seq(image=image)
    
    # 记录增强后的坐标
    for obj in annotation['objects']:
        obj['x'] += obj['width'] * np.random.uniform(-0.1, 0.1)  # 随机调整宽度方向的位置
        obj['y'] += obj['height'] * np.random.uniform(-0.1, 0.1)  # 随机调整高度方向的位置
    
    # 将增强后的标注更新回JSON
    annotation['objects'] = annotation['objects']  # 注意这里直接覆盖原有列表，实际项目中应创建新样本并保存到新的JSON文件

# 现在你可以将这些增强后的标注和图像一起用于训练YOLOv8模型

这只是一个基本示例，实际应用中你可能需要处理更复杂的情况，如边界检查和类别变换，并且通常会结合深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的API进行数据加载和模型训练。