noisy_image = add_gaussian_noise(image) # 显示结果 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 2. 添加椒盐噪声 ```python def add_salt_and_pepper_noise(image, salt_prob=0.05, pepper_prob=0.05): noisy_image = np.copy(image) salt = np.random....
random.randint(0,width) y = np.random.randint(0,height) noisy_img[y,x] = 0 return noisy_img salt_pepper_noisy_image = add_salt_pepper_noise(image_gray) plt.imshow(salt_pepper_noisy_image,cmap='gray') plt.show() 2、高斯噪声(Gaussian Noise) 待更 二、图像卷积操作(Convolution) 三、...
importnumpyasnp# 生成一个简单的信号t=np.linspace(0,10,100)signal=np.sin(t)# 添加高斯噪声noise=np.random.normal(loc=0,scale=0.1,size=signal.shape)noisy_signal=signal+noiseprint("numpyarray.com - Original signal:",signal[:10])print("numpyarray.com - Noisy signal:",noisy_signal[:10]) P...
Back Propagation — Google Brain’s Gaussian Additive Noise Here we have very simple yet powerful solution, just adding Gaussian noise to gradient. I am still wowed by how this simple method improves overall accuracy. Back Propagation — Noise Adam Building the idea of Noise Training, I...
improved by lowering the polynomial degree or by replacing `x` by `x` - `x`.mean(). The `rcond` parameter can also be set to a value smaller than its default, but the resulting fit may be spurious: including contributions from the small singular values can add numerical noise to the ...
Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model Viterbi decoding Likelihood computation MLE parameter estimation via Baum-Welch/forward-backward algorithm Latent Dirichlet allocation(topic model) Standard model with MLE parameter estimation via variational EM ...
主要模型 Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model Viterbi decoding Likelihood computation ...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...