import os import random from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms # 指定文件夹路径 folder_path = "your_folder_path" # 定义数据增强的transform transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomVerticalFlip(), transforms.RandomRotation(degrees=[30, 60, 90]), transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.5, 1.5)), ]) # 遍历文件夹中的所有图像文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 读取图像 image = Image.open(file_path) # 应用数据增强 augmented_images = [] for _ in range(3): # 进行3次不同旋转角度的增强 augmented_image = transform(image) augmented_images.append(augmented_image) # 保存增强后的图像 for i, augmented_image in enumerate(augmented_images): augmented_file_path = os.path.join(folder_path, f"augmented_{i}_{file_name}") augmented_image.save(augmented_file_path) ValueError: degrees should be sequence of length 2.

这段代码的目的是对指定文件夹中的图像文件进行数据增强操作，并保存增强后的图像。代码中使用了PIL库和torchvision库来实现。

根据错误提示，出现了一个值错误（ValueError），指定的旋转角度（degrees）应该是一个长度为2的序列，但是当前提供的旋转角度参数不符合要求。

要解决这个错误，你需要检查代码中的transforms.RandomRotation(degrees=[30, 60, 90])这一行。根据代码，你可能想要在30度、60度和90度之间随机选择一个旋转角度。然而，transforms.RandomRotation()函数的degrees参数应该是一个长度为2的序列，用于指定旋转角度的范围。

你可以将这一行代码修改为transforms.RandomRotation(degrees=(-90, 90))，这样就可以指定旋转角度范围为-90度到90度之间的随机旋转。

修改后的代码如下所示：

import os
import random
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 指定文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"

# 定义数据增强的transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.RandomRotation(degrees=(-90, 90)),
    transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.5, 1.5)),
])

# 遍历文件夹中的所有图像文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    
    # 读取图像
    image = Image.open(file_path)
    
    # 应用数据增强
    augmented_images = []
    for _ in range(3):  # 进行3次不同旋转角度的增强
        augmented_image = transform(image)
        augmented_images.append(augmented_image)
    
    # 保存增强后的图像
    for i, augmented_image in enumerate(augmented_images):
        augmented_file_path = os.path.join(folder_path, f"augmented_{i}_{file_name}")
        augmented_image.save(augmented_file_path)

请注意，你需要将"your_folder_path"替换为实际的文件夹路径。修改后的代码应该能够正确运行并进行数据增强操作。