yolox数据集增强代码

下面是一个使用Yolox数据集增强算法的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def yolox_data_augmentation(image):
    # 随机水平翻转
    if np.random.rand() < 0.5:
        image = cv2.flip(image, 1)

    # 随机垂直翻转
    if np.random.rand() < 0.5:
        image = cv2.flip(image, 0)

    # 随机旋转
    angle = np.random.randint(-10, 10)
    rows, cols, _ = image.shape
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
    image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

    # 随机缩放
    scale = np.random.uniform(0.8, 1.2)
    rows, cols, _ = image.shape
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 0, scale)
    image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

    # 随机平移
    dx = np.random.randint(-50, 50)
    dy = np.random.randint(-50, 50)
    M = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]])
    image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

    return image

该函数接受一个图像作为输入，然后随机应用一系列变换来生成增强后的图像。可以根据自己的需求进行修改和扩展。