diff --git a/util.py b/util.py
index c57a032c058bb9b0dbfab1e8cdd906eb79dd6347..09967ed58dc51784dbf36c4b1c92c5ebca420252 100644
--- a/util.py
+++ b/util.py
@@ -13,16 +13,24 @@ import yaml  # 导入yaml模块，用于处理YAML文件
 # 函数返回处理后的图像
 def random_transform(img, scale_min=0.5, scale_max=1.5):  # 定义random_transform函数，用于对图像进行随机变换
     h, w = img.shape[:2]  # 获取图像的高度和宽度
-    
+
     # 1. 把图像进行在scale_min到scale_max范围内的随机缩放，缩放后（从图像中心）裁剪回原始大小
-    # TODO
+    # 随机缩放图像
+    scale = random.uniform(scale_min, scale_max)  # 生成随机缩放因子
+    new_size = (int(w * scale), int(h * scale))  # 计算新的尺寸
+    img_resized = cv.resize(img, new_size, interpolation=cv.INTER_LINEAR)  # 缩放图像
 
-    cropped_img = # TODO：这是裁剪后的图像
+    # 计算裁剪的起始点，以保持图像的中心
+    start_x = (new_size[0] - w) // 2
+    start_y = (new_size[1] - h) // 2
 
+    cropped_img = img_resized[start_y:start_y + h, start_x:start_x + w]
 
     # 结语正负45°之间的某一个角度随机旋转图像，并保持裁剪后的图像大小
-    # TODO
-    rotated_img = # TODO：这是旋转后的图像
+    angle = random.uniform(-45, 45)  # 生成随机旋转角度
+    center = (w // 2, h // 2)  # 旋转中心为图像中心
+    M = cv.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)  # 获取旋转矩阵
+    rotated_img = cv.warpAffine(cropped_img, M, (w, h))  # 应用旋转
 
     return rotated_img  # 返回旋转后的图像
 
@@ -90,7 +98,7 @@ def process_images_from_zip(zip_path, scale_min=0.5, scale_max=1.5, num_images=1
 def load_config():
     
     # 从config.yaml文件中加载配置字典对象
-    with open('config.yaml', 'r') as f:
+    with open('config.yaml', 'rb') as f:
         config = yaml.safe_load(f)
         
     return config # 返回配置字典对象