修改以上代码，标注的文件是json文件，不是掩码图

如果你的标注文件是JSON格式而不是掩码图，你可以使用labelme库加载JSON文件并进行增强扩充。下面是修改后的代码示例：

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

def augment_and_save(image_path, label_path, output_dir, num_augmented=5):
    # 读取图像和标签
    image = cv2.imread(image_path)
    with open(label_path, "r") as f:
        label_data = json.load(f)
        label = utils.shapes_to_label(image.shape, label_data["shapes"])

    # 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=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")

        # 转换增强后的标签为labelme格式
        augmented_shapes = utils.label_to_shapes(augmented_label)
        augmented_label_data = {"shapes": augmented_shapes}
        with open(augmented_label_path, "w") as f:
            json.dump(augmented_label_data, f)

        cv2.imwrite(augmented_image_path, augmented_image)

# 示例用法
image_path = "path/to/image.jpg"  # 原始图像路径
label_path = "path/to/label.json"  # 原始标签路径
output_dir = "path/to/output"  # 输出目录
num_augmented = 5  # 增强的图像数量

augment_and_save(image_path, label_path, output_dir, num_augmented)

请确保你已经安装了Imgaug库和labelme库。这段代码会加载原始图像和标签，然后使用Imgaug库进行随机的增强操作，最后将增强后的图像和标签保存到指定的输出目录中。请根据实际情况修改输入输出路径和增强的参数。