增强函数（Augmentation Function）通常用于扩充数据集，通过应用一系列的随机变换来生成新的数据样本。这在机器学习和深度学习中特别有用，因为增加数据的多样性可以帮助模型更好地泛化。下面是一个简单的增强函数的例子，它使用了imgaug库（一个强大的图像增强库）来增强图像数据。

首先，你需要安装imgaug库（如果尚未安装）：

pip install imgaug

增强函数示例

import imgaug as ia  
import imgaug.augmenters as iaa  def augment_image(image, augmentation_seq):  """  对图像应用增强序列。  参数:  image -- 需要增强的图像（numpy数组）  augmentation_seq -- imgaug的增强序列  返回:  增强后的图像（numpy数组）  """  # 应用增强序列  augmented_image = augmentation_seq(images=[image])[0]  return augmented_image  # 创建一个增强序列  
seq = iaa.Sequential([  iaa.Fliplr(0.5),  # 以50%的概率水平翻转  iaa.Flipud(0.2),  # 以20%的概率垂直翻转  iaa.Affine(rotate=(-10, 10)),  # 随机旋转-10到10度  iaa.ContrastNormalization((0.7, 1.3)),  # 随机对比度归一化  # 你可以添加更多的增强方法...  
], random_order=True)  # 每次应用时随机选择增强顺序  # 假设你有一个图像（numpy数组）  
# image = ...  # 使用增强函数  
# augmented_image = augment_image(image, seq)

在这个例子中，augmentation_seq是一个imgaug的增强序列，它包含了一系列随机变换。你可以根据需要添加或删除变换。augment_image函数接受一个图像和一个增强序列，然后返回增强后的图像。

请注意，上面的代码示例假设你已经有一个图像（numpy数组）准备进行增强。在实际应用中，你可能需要在数据加载或预处理阶段集成这个增强函数，以便在训练模型时实时生成增强的数据。此外，对于非图像数据（如文本或数值数据），增强方法将会有所不同，并且可能需要使用不同的库或技术。