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(...
AI检测代码解析 importcv2importnumpyasnpdefadd_gaussian_noise(img,mean=0,sigma=25):# 创建高斯噪声gauss_noise=np.random.normal(mean,sigma,img.shape).astype(np.uint8)noisy_image=cv2.add(img,gauss_noise)# 将噪声加到原图上returnnoisy_image 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2. 椒盐噪声的添加 ...
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]) # ...
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...
from scipy.ndimage import gaussian_filter # 示例图像数据 import numpy as np image = np.random.rand(10, 10) # 高斯滤波去噪 denoised_image = gaussian_filter(image, sigma=1) 参考链接 Scikit-learn 官方文档 SciPy 官方文档 Pandas 官方文档 通过这些方法,可以有效地减少模型中的噪声,提高模型的...
white_noise = np.random.normal(mean, std, num_samples) ``` 在上述代码中,我们首先调用`np.random.seed`函数设置随机种子,以确保每次生成的高斯白噪声结果一致。然后,我们使用`np.random.normal`函数生成服从均值为0、标准差为1的高斯分布的随机数,并指定生成的随机数个数为1000。 生成高斯白噪声后,我们可以...