使用imgaug对json进行增强，同时在labelme可以打开

import imgaug.augmenters as iaa
from imgaug.augmentables.kps import KeypointsOnImage, Keypoint
import json
import numpy as np
import cv2
import os
import random

def imread(image_path, flags=cv2.IMREAD_COLOR):
    # 使用cv2.imdecode读取图像，支持中文路径
    return cv2.imdecode(np.fromfile(image_path, dtype=np.uint8), flags)

# 输入和输出文件夹路径
input_folder = r''  # 替换为输入文件夹路径
output_folder = r''  # 替换为保存增强结果的输出文件夹路径

# 创建输出目录
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

# 定义数据增强操作
augmenters = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),  # 左右翻转 50% 概率
])

# 获取所有 JSON 文件
json_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.json')]

# 随机选择部分文件进行增强
random_files = random.sample(json_files, k=max(1, len(json_files) // 2))  # 随机选择一半的文件进行增强

for filename in random_files:
    json_path = os.path.join(input_folder, filename)
    with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)

    # 获取图像路径
    image_path = os.path.join(input_folder, os.path.splitext(data["imagePath"])[0] +