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(...
def gaussian_noise(image, mean=0.1, sigma=0.1): """ 添加高斯噪声 :param image:原图 :param mean:均值 :param sigma:标准差 值越大,噪声越多 :return:噪声处理后的图片 """ image = np.asarray(image / 255, dtype=np.float32) # 图片灰度标准化 noise = np.random.normal(mean, sigma, image....
基本思路:利用np.random.uniform生成0~1的均匀噪声( uniform distribution noise),然后将noise > prob的像素设置0或者255,这样通过矩阵的处理,可以快速添加椒盐噪声。 def fast_salt_pepper_noise(image: np.ndarray, prob=0.02): """ 随机生成一个0~1的mask,作为椒盐噪声 :param image:图像 :param prob: 椒盐...
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]) # ...
2] =a2.sum()6768newImage =Image.fromarray(np.uint8(newData))69returnnewImage7071defgaussian_noise(self, image, mean=0, var=40):72image =np.array(image)73noise =np.random.normal(mean, var, image.shape)74out =np.zeros(image.shape)75out[:, :, 0] = image[:, :, 0] +noise[:,...
# Due to clipping in random_noise, the estimate will be a bit smaller than the # specified sigma. print(f'Estimated Gaussian noise standard deviation = {sigma_est}') im_bayes = denoise_wavelet(noisy, channel_axis=-1, convert2ycbcr=True, ...
在Python中,可以使用NumPy库的random模块来生成白噪声函数。 ```python import numpy as np def white_noise(length): return np.random.uniform(-1, 1, length) ``` 这个函数使用`np.random.uniform(`生成均匀分布在-1到1之间的随机数。 2. 高斯噪声函数(Gaussian Noise Function)是一种在时间和频率上都...
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...
random.gauss(mu, sigma)其值即服从高斯分布,若想要是实现加性高斯白噪声,循环作加即可 1.4 Code importnumpyasnpimportrandomdefgaussian_white_noise(intput_signal,mu,sigma):''' 加性高斯白噪声(适用于灰度图) :param intput_signal: 输入图像