gauss_noiseImg = skimage.util.random_noise(img, mode='gaussian') # 添加10%的高斯噪声 salt_noiseImg = skimage.util.random_noise(img, mode='salt') # 添加椒盐噪声 print(gauss_noiseImg.dtype, "gaussian noisy image dtype") print(gauss_noiseImg.shape, "gaussian noisy image shape") print(salt...
类图 SignalGenerator+generate_sine_wave(frequency: float, duration: float)+add_gaussian_noise(mean: float, std_dev: float)+plot_signals()Noise+generate_mean(mean: float)+generate_std_dev(std_dev: float) 甘特图 2023-10-012023-10-012023-10-012023-10-022023-10-022023-10-022023-10-022023-10-...
我们将使用OpenCV库来处理图像。 python import cv2 import numpy as np 加载需要添加噪声的图像: 使用OpenCV的cv2.imread函数加载图像。 python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 生成高斯噪声: 使用NumPy的np.random.normal函数生成高斯噪声。 python def add_gaussian_noise(image, mean=0,...
要给数据加上高斯噪声,可以使用numpy.random.normal函数生成高斯分布的随机数,并将其加到原始数据上。下面是一个示例代码: import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean, std): noise = np.random.normal(mean, std, size=data.shape) noisy_data = data + noise return noisy_data # 示例数据 ...
使用Python可以使用numpy库来给数据加上高斯噪声。下面是一个示例代码: import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=1): noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) noisy_data = data + noise return noisy_data # 示例数据 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # ...
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): ...
Add Gaussian Noise Add noise # Add guassian noise y_sin_n = y_sin + 0.1*np.random.normal(size=len(x)) y_triangle_n = y_triangle + 0.1*np.random.normal(size=len(x)) y_saw_n = y_saw + 0.1*np.random.normal(size=len(x)) ...
noisy_image = np.clip((image + noise).astype(np.uint8), 0, 255) return noisy_image # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 添加高斯噪声 noisy_image = add_gaussian_noise(image) # 显示原始图像和添加噪声后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) ...
(noise)) return denoised_signal, snr # Generate a signal signal = np.sin(2*np.pi*5*np.linspace(0, 1, num=1000)) # Add Gaussian noise to the signal noise_std = 0.1 noisy_signal = add_noise(signal, noise_std) # Denoise the signal and print the SNR denoised_signal, snr = ...
上述代码首先定义了一个add_gaussian_noise函数,该函数接受一幅图像、噪声均值和标准差作为参数,生成并添加高斯噪声,最后返回加噪声后的图像。我们使用 OpenCV 读取图像,并用 Matplotlib 展示原图与加噪声后的图像。 项目计划 为了更好地理解添加高斯噪声的过程,我们可以用甘特图来展示项目实施的整体进度。以下是一个简单...