修改以上代码，用于指定文件夹，并可以指定某两种类别

下面是修改后的代码示例，可以用于指定文件夹和选择某两种类别的标注数据集增强扩充：

import imgaug.augmenters as iaa
import os
import cv2
from labelme import utils

def augment_and_save(image_path, label_path, output_dir, categories, num_augmented=5):
    # 读取图像和标签
    image = cv2.imread(image_path)
    label = utils.lblread(label_path)

    # 选择指定类别的标注
    selected_label = label.copy()
    selected_categories = set(categories)
    for category_id in range(1, label.max() + 1):
        if category_id not in selected_categories:
            selected_label[label == category_id] = 0

    # 定义增强器
    seq = iaa.Sequential([
        iaa.Fliplr(0.5),  # 随机水平翻转
        iaa.Affine(rotate=(-10, 10)),  # 随机旋转
        iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 1.0)),  # 随机高斯模糊
        iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=(0, 0.05*255))  # 随机添加高斯噪声
    ])

    # 扩充并保存增强后的图像和标签
    for i in range(num_augmented):
        augmented_image, augmented_label = seq(image=image, segmentation_maps=selected_label)
        augmented_image_path = os.path.join(output_dir, f"augmented_image_{i}.jpg")
        augmented_label_path = os.path.join(output_dir, f"augmented_label_{i}.json")
        cv2.imwrite(augmented_image_path, augmented_image)
        utils.lblsave(augmented_label_path, augmented_label)

# 示例用法
input_folder = "path/to/input_folder"  # 输入文件夹
output_folder = "path/to/output_folder"  # 输出文件夹
categories = [1, 2]  # 需要选择的类别
num_augmented = 5  # 增强的图像数量

# 遍历输入文件夹中的图像和标签文件
for file_name in os.listdir(input_folder):
    if file_name.endswith(".jpg"):
        image_path = os.path.join(input_folder, file_name)
        label_path = os.path.join(input_folder, file_name.replace(".jpg", ".json"))
        augment_and_save(image_path, label_path, output_folder, categories, num_augmented)

在这个示例中，你需要将原始图像和标签分别存储在输入文件夹中，并将增强后的图像和标签保存到输出文件夹中。通过指定`categories`参数，你可以选择需要增强的类别。代码会遍历输入文件夹中的图像文件，并根据相应的标签文件进行增强扩充。请确保安装了Imgaug库和labelme库，并根据实际情况修改输入输出文件夹路径、选择的类别和增强的数量。