将NASA数据集中的B0005.mat文件进行数据增强，写出完整的python代码

好的，以下是对B0005.mat文件进行数据增强的完整Python代码：

import scipy.io as sio
import numpy as np
from skimage import transform, util

# 加载数据集
data = sio.loadmat('B0005.mat')
images = data['images']
labels = data['labels']

# 数据增强函数
def augment(image):
    # 随机水平翻转
    if np.random.rand() < 0.5:
        image = np.fliplr(image)
    
    # 随机旋转角度
    angle = np.random.randint(-30, 30)
    image = transform.rotate(image, angle)
    
    # 随机缩放
    scale = np.random.uniform(0.8, 1.2)
    shape = image.shape[:2]
    transform_scale = transform.SimilarityTransform(scale=scale)
    image = transform.warp(image, transform_scale.inverse, output_shape=shape)
    
    # 随机加入高斯噪声
    if np.random.rand() < 0.5:
        image = util.random_noise(image, mode='gaussian', var=0.01)
    
    return image

# 数据增强后的图像和标签
aug_images = []
aug_labels = []

for i in range(len(images)):
    image = images[i]
    label = labels[i]
    
    # 原始图像和标签
    aug_images.append(image)
    aug_labels.append(label)
    
    # 进行数据增强，生成新的图像和标签
    for j in range(4):
        aug_image = augment(image)
        aug_label = label
        aug_images.append(aug_image)
        aug_labels.append(aug_label)

# 将增强后的数据集保存为新的mat文件
aug_data = {'images': np.array(aug_images), 'labels': np.array(aug_labels)}
sio.savemat('B0005_aug.mat', aug_data)

这段代码中，我们首先加载了B0005.mat文件中的图像和标签数据，然后定义了一个数据增强函数augment，用于对每张图像进行随机的水平翻转、旋转、缩放和加入高斯噪声等操作，从而生成新的图像和标签。最后，我们将增强后的数据集保存为新的mat文件B0005_aug.mat。