YOLOv5Mosaic数据增强代码

根据提供的引用内容，我无法找到YOLOv5Mosaic数据增强的具体代码。但是，我可以为您提供一个关于YOLOv5数据增强的示例代码，您可以根据需要进行修改和适应。

import cv2
import numpy as np
import random

def mosaic(image, boxes, size=9):
    """
    Mosaic数据增强函数
    :param image: 原始图像
    :param boxes: 目标框坐标列表，每个目标框为[x_min, y_min, x_max, y_max]
    :param size: Mosaic块的大小，默认为9
    :return: 增强后的图像和目标框坐标
    """
    h, w, _ = image.shape
    new_image = image.copy()
    new_boxes = []

    # 随机选择四个块
    indices = random.sample(range(len(boxes)), 4)
    for i, index in enumerate(indices):
        x_min, y_min, x_max, y_max = boxes[index]

        # 计算块的位置和大小
        x_start = int(x_min * w)
        y_start = int(y_min * h)
        x_end = int(x_max * w)
        y_end = int(y_max * h)
        block_w = x_end - x_start
        block_h = y_end - y_start

        # 随机选择一个块作为基准块
        if i == 0:
            base_block = (x_start, y_start, x_end, y_end)

        # 将其他块缩放到基准块的大小
        new_x_start = int(base_block[0] + (i % 2) * block_w)
        new_y_start = int(base_block[1] + (i // 2) * block_h)
        new_x_end = int(new_x_start + block_w)
        new_y_end = int(new_y_start + block_h)

        # 将块复制到新图像中
        new_image[new_y_start:new_y_end, new_x_start:new_x_end] = image[y_start:y_end, x_start:x_end]

        # 更新目标框坐标
        new_boxes.append([new_x_start / w, new_y_start / h, new_x_end / w, new_y_end / h])

    return new_image, new_boxes

# 示例用法
image = cv2.imread("image.jpg")
boxes = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8], [0.2, 0.3, 0.4, 0.5], [0.6, 0.7, 0.8, 0.9]]
mosaic_image, mosaic_boxes = mosaic(image, boxes)
cv2.imshow("Mosaic Image", mosaic_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据YOLOv5的具体实现进行适当的修改。此外，您还可以参考引用和引用[2]中提供的链接，以获取更多关于YOLOv5Mosaic数据增强的信息。