可以通过numpy.random.normal()函数来实现,该函数接受均值、标准差和样本数量作为参数。示例代码如下: import numpy as np mean = 0 # 均值 std_dev = 1 # 标准差 num_samples = 1000 # 生成样本数量 gaussian_noise = np.random.normal(mean, std_dev, num_samples) 上述代码会生成1000个均值为0,标准差...
fromskimageimportio,img_as_float# 读取一张图像image=img_as_float(io.imread('example.jpg'))# 生成与图像相同尺寸的高斯噪声gaussian_noise=np.random.normal(mu,sigma,image.shape)# 添加高斯噪声到图像noisy_image=image+gaussian_noise# 显示原图和添加噪声后的图像plt.figure(figsize=(12,6))plt.subplot(...
:return: 高斯白噪声样本 """# 使用numpy生成高斯噪声noise=np.random.normal(mean,std,num_samples)returnnoise# 设置参数num_samples=1000mean=0std=0.5# 生成高斯白噪声noise=generate_gaussian_noise(num_samples,mean,std)# 绘制噪声波形plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(noise)plt.title('Gaussian White...
高斯噪声可以通过numpy.random.normal函数生成,该函数允许我们指定均值(mean)和标准差(std)。 python def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=0.1): noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) return data + noise 将高斯噪声添加到原始数据上: 使用上面定义的函数,将高斯噪声添加到原始数据上。
在上面的代码中,add_gaussian_noise函数接受三个参数:原始数据data、噪声的均值mean和噪声的标准差std。该函数首先使用numpy.random.normal函数生成与原始数据形状相同的高斯分布随机数(均值为mean,标准差为std),然后将这些随机数加到原始数据上,得到带有高斯噪声的数据。最后,打印输出带有噪声的数据。 请根据实际需要修...
gaussian_noise = np.random.normal(mean, stddev, image.shape) 添加噪声到图像 noisy_image = image + gaussian_noise 确保像素值在0-255范围内 noisy_image = np.clip(noisy_image, 0, 255).astype(np.uint8) 显示或保存结果图像 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) ...
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]) # ...
NoiseImg[randX,randY]=255returnNoiseImg 2.高斯噪声,定义GaussianNoise(src,means,sigma,percetage) #输入图像,均值,标准差,百分比 importcv2fromnumpyimportshapeimportrandom#高斯噪声defGaussianNoise(src,means,sigma,percetage): NoiseImg=src NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])foriinrange...
1defclamp(pv):#使我们的随机值在0-255之间2ifpv > 255:3return2554ifpv <0:5return06returnpv7importcv2 as cv8importnumpy as np910defgaussian_noise(image):#对图像加上高斯噪声11h,w,c =image.shape12forrowinrange(h):#十分耗时13forcolinrange(w):14s = np.random.normal(0,20,3)#产生3个随...
gaussian_out : 噪声处理后的图片 noise : 对应的噪声 ''' # 将图片灰度标准化 img = img / 255 # 产生高斯 noise noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) # 将噪声和图片叠加 gaussian_out = img + noise # 将超过 1 的置 1,低于 0 的置 0 ...