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...
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]) # 添...
# 添加高斯噪声 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) sal...
高斯噪声Gaussian noise,是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,通常是因为不良照明和高温引起的传感器噪声。 (2) 椒盐噪声 椒盐噪声salt-and-pepper noise,又称为脉冲噪声,它是一种随机出现的白点(盐噪声)或者黑点(椒噪声),通常是由图像传感器,传输信道,解压处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声(椒...
noisy_image = add_gaussian_noise(image) cv2.imshow('Gaussian Noisy Image', noisy_image) cv2.imwrite('gaussian_noisy_image.jpg', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 2. 添加盐胡椒噪声 盐胡椒噪声是一种随机出现白色和黑色像素点的噪声,通常用于模拟图像传输过程中的噪声。以下是使用...
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) cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 3. 添加椒盐噪声 除了高斯噪声,椒盐噪声也是常见的一种噪声类型,它会在图像中随机分布黑白像素点。下...
# Add Gaussian noise for visualization purposes sigma = 0.1 noisy_image = random_noise(image, mode='gaussian', var=sigma**2) # Save original image to calculate its size cv2.imwrite('original_image.jpg', img_as_ubyte(image)) original_size = os.path.getsize('original_image.jpg') ...
plt.axis('off') plt.title('Add Salt and Pepper noise') plt.imshow(out1) plt.subplot(133) plt.axis('off') plt.title('Add Gaussian noise') plt.imshow(out2) plt.show() 四. 参考内容 https://www.jianshu.com/p/0ac8f1d658e3
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) ...