Impact = \frac{Performance_{Before}}{Performance_{After}} \times NoiseFactor ] 参数解析 在使用random_noise函数添加泊松噪声时,以下是重要的参数设置。 以下是默认配置文件片段: fromskimage.utilimportrandom_noisedefadd_poisson_noise(image):noisy_
noise = np.random.normal(mean, std, image.shape) noisy_image = image + noise return noisy_image 应用高斯噪音 在生成噪音后,将其应用到图像上。需要注意的是,应用噪音后的图像数据可能超出正常范围,需要进行裁剪或标准化。 noisy_image = add_gaussian_noise(image) Clip the values to be in the valid...
noise = np.random.uniform(0, 256, img.shape[0:2]) # 控制噪声水平,取浮点数,只保留最大的一部分作为噪声 v = value * 0.01 noise[np.where(noise < (256 - v))] = 0 # 噪声做初次模糊 k = np.array([[0, 0.1, 0], [0.1, 8, 0.1], [0, 0.1, 0]]) noise = cv2.filter2D(noise...
cv2.imwrite('noisy_example.jpg', noisy_image) 时间序列数据 在时间序列数据中,加入噪点可以帮助模拟真实世界中的测量误差,增加数据的鲁棒性。 import numpy as np def add_time_series_noise(data, noise_level=0.1): noise = np.random.normal(0, noise_level, data.shape) noisy_data = data + noise ...
def add_noise(signal, noise_level): """向信号添加噪音。 参数: signal: 原始信号。 noise_level: 要添加的噪音水平。 返回: 表示带噪信号的numpy数组。 """ noise = np.random.normal(0, noise_level, len(signal)) noisy_signal = signal + noise return noisy_signal 对信号应用FFT def denoise_fft...
noise = np.random.normal(mean, std, image.shape) 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) ...
def AddNoise(imarray, probility=0.05, method="salt_pepper"): # 灰度图像 #获取图片的长和宽 height, width = imarray.shape[:2] for i in range(height): for j in range(width): if np.random.random(1) < probility: # 随机加盐或者加椒 ...
from random import randint from PIL import Image #根据原始24位色BMP图像文件,生成指定数量含有随机噪点的临时图像 def addNoise(fileName, num): #这里假设原始图像为BMP文件 if not fileName.endswith('.bmp'): print('Must be bmp image')
salt = np.random.rand(*image.shape) < salt_prob pepper = np.random.rand(*image.shape) < pepper_prob noisy_image[salt] = 255 noisy_image[pepper] = 0 return noisy_image # 添加椒盐噪声 noisy_image = add_salt_and_pepper_noise(image) ...
Add to Data -> Visualize Data 步骤一:生成随机噪声 在这一步中,我们将使用numpy库的random模块来生成随机噪声。代码如下所示: importnumpyasnp# 设置随机种子,保证每次生成的随机噪声都是一样的np.random.seed(0)# 生成一个形状为(1000, )的一维数组,每个元素都是在0到1之间的随机数random_noise=np.random...