深度学习新手指南：数据增强

简介：
在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，旨在通过对训练数据进行一系列的变换和扩充，提高模型的泛化能力和鲁棒性。本文将介绍数据增强的基本概念、常用的增强方法，并提供相应的源代码示例。

数据增强的基本概念：
数据增强是通过对原始训练数据进行多种变换和扩充，生成一系列新的虚拟训练样本，从而增加训练数据的多样性。这样做的好处是可以帮助模型更好地学习数据的不变性和泛化能力，提高模型在未见过的数据上的表现。

常用的数据增强方法：

1. 随机裁剪（Random Cropping）：随机裁剪是指在图像中随机选择一个区域，并将该区域作为新的训练样本。这样可以增加样本的多样性，同时还可以减少模型对目标物体位置的敏感性。

import random
import cv2

def random_crop(image, crop_size):
    height