# 读取图像image_path='path_to_your_image.jpg'# 替换为你的图像路径image=cv2.imread(image_path)# 使用 OpenCV 读取图像 1. 2. 3. 步骤3:添加噪声 我们可以通过向图像的每个通道添加随机生成的噪声来实现图像噪声的添加。 defadd_noise(image):row,col,ch=image.shape# 获取图像的行、列和通道数gauss=...
:return: 加噪声后的图像 """gauss=np.random.normal(mean,sigma,image.shape).astype(np.uint8)noisy_image=cv2.add(image,gauss)returnnoisy_image# 读取图像image=cv2.imread('your_image_path.jpg')image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 添加高斯噪声noisy_image=add_gaussian_noise(image)# 展...
noise=... image= img + noise 参考链接: 1、https://stackoverflow.com/questions/22937589/how-to-add-noise-gaussian-salt-and-pepper-etc-to-image-in-python-with-opencv# 2、https://stackoverflow.com/questions/14435632/impulse-gaussian-and-salt-and-pepper-noise-with-opencv# __EOF__...
img= ...noise= ...image= img + noise AI代码助手复制代码 参考链接: 1、https://stackoverflow.com/questions/22937589/how-to-add-noise-gaussian-salt-and-pepper-etc-to-image-in-python-with-opencv# 2、https://stackoverflow.com/questions/14435632/impulse-gaussian-and-salt-and-pepper-noise-with-...
def AddSaltAndPepperNosie(img, pro): noise = np.random.uniform(0, 255, img[:, :, 0].shape) mask = noise < pro * 255 mask = Expand2Dto3D(mask) img = img * (1 - mask) mask = noise > 255 - pro * 255 mask = Expand2Dto3D(mask) ...
matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2）...
return kernel_normal # Sine noise -> denoise import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # input image without noise img_ori = cv2.imread('DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH02/Fig0237(a)(characters test pattern)_POST.tif', 0) #直接读为灰度图像 # sine noise noise = add_sin_noise(img...
img: image gt_boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...] amount: num of masks / num of objects ''' out = img.copy() ran_select = random.sample(gt_boxes, round(amount*len(gt_boxes))) for box in ran_select: x1 = int(box[1]) ...
Shift the image back to the top left position. Use the inverse Fourier transform to convert the image back to the spatial domain. def denoise_img_fourier_transform(img: np.ndarray, mask_radius: int) -> np.ndarray: """Reduce noise from image ...
在本节中,我们将演示如何使用 scikit image 的形态学模块中的函数来实现一些形态学操作,首先对二值图像进行形态学操作,然后对灰度图像进行形态学操作。 二进制运算 让我们从二值图像的形态学操作开始。在调用函数之前,我们需要创建一个二进制输入图像(例如,使用具有固定阈值的简单阈值)。 腐蚀 侵蚀是一种基本的形态...