在Python中,为数据添加噪声是一个常见的操作,尤其在测试算法的鲁棒性、进行数据增强或者模拟真实世界数据的不确定性时。以下是关于如何在Python中为不同类型的数据添加噪声的详细步骤: 1. 确定要添加噪声的数据类型 首先,需要明确你要处理的数据类型,比如图像、音频或文本等。不同的数据类型可能需要不同的处理方法和...
4.librosa读取音频 二、加入指定信噪比的高斯白噪声 三、加入指定噪声,如DEMAND、Noise92等噪声库的噪声 为了实现我们相对来说是纯净音频的噪声添加,我们分三步走: 第一步,读取原始音频,并输出相关图像 第二步,加入指定信噪比的高斯白噪声,并输出相关图像 第三步,加入其他的噪声类,并输出相关图像 一、读取原始音频...
在空间域对图像可以进行加噪声(椒盐噪声,高斯噪声),对比度增强(直方图均衡化),平滑滤波,锐化 1.1. 加噪声 首先是椒盐噪声,究其原理,其实就是随机在图像上将一些点设置为纯白色(盐)或者纯黑色(椒),那么我们只要知道需要加的个数,就可以通过生成随机数的方式加噪声。 def sp_noise(img, prob, is_gray = False...
# 产生泊松噪声noise = np.random.poisson(lam=20,size=img.shape).astype('uint8') # 加上噪声 img = img + noise np.clip(img,0,255) img = img/255 cv2.imshow('Poisson noise',img) cv2.waitKey(0) λ值越大,噪声程度越深。 3、椒盐噪声 椒盐噪声又称为脉冲噪声,是在图像上随机出现黑色白色...
Python给图片加噪声的方法包括:使用NumPy生成噪声、使用OpenCV处理图像、应用PIL库、利用scikit-image库。其中,使用NumPy生成噪声是最常用的方法,可以通过生成随机数并将其添加到图像像素值中来实现。 使用NumPy生成噪声是一种简单而有效的方法。NumPy提供了多种生成随机数的函数,可以生成高斯噪声、盐噪声、胡椒噪声等。通...
(二)python代码学习-数据处理:图片加噪声 数据加噪: - 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。 - 椒盐噪声(salt-and-pepper noise)是指两种噪声,一种是盐噪声(salt noise),另一种...
pip install opencv-python ``` 2. 添加高斯噪声 高斯噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟各种真实世界中的随机性。下面是如何使用OpenCV给图像添加高斯噪声的示例代码: ```python import numpy as np import cv2 def add_gaussian_noise(image, mean=0, std=25): ...
图像噪声是指在图像中不希望出现的随机、不规则的像素值,通常由于图像采集设备、传输过程中的干扰或图像处理过程中的误差引起。常见的图像噪声包括高斯噪声、椒盐噪声等。 使用OpenCV和Python添加噪声 1. 添加高斯噪声 ```python import numpy as np import cv2 ...
#如果上式要使用math.exp,则需要在return语句中进行列表循环,详见文章《Python-math.sin()和numpy.sin()》 #生成x样本点和精确的y样本点 xdata = np.linspace(0, 10, 100) #a=3, b=2, c=1 y = func(xdata, 3, 2, 1) #加入噪声的方法1: ...
python 监测数据 声音报警 python给数据加噪声 简介 音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量。我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能改变原有数据的结构,不然将产生“脏数据”,通过对音频数据进行数据增强,能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。