import numpy as np def generate_mixed_noise(num_samples, mean=0, std_dev=1, low=-1, high=1): # 生成正态分布噪声 normal_noise = np.random.normal(mean, std_dev, num_samples) # 生成均匀分布噪声 uniform_noise = np.random.uniform(low, high, num_samples) # 混合噪声 mixed_noise = no...
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: AI检测代码解析 fromskimage.utilimportrandom_noisedefadd_poisson_noise(image):noisy_image=random_noise(image,mode='poisson',va...
调整分布:除了均匀分布外,numpy还支持生成正态分布(numpy.random.randn)、二项分布(numpy.random.binomial)等多种分布的随机噪声。 例如,生成正态分布的随机噪声: python normal_noise = np.random.randn(1000) # 生成1000个标准正态分布的随机数 5. 高级用法或技巧 在图像处理中的应用:在图像处理中,随机噪声...
Generate Random Noise -> Add to Data 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...
注意加噪声时,不能直接将 noise+img,不然最终出来的是一片空白和零星几个噪点,原因在于cv2.imshow输入要求是 0-1 float 或者 0-255 int。 (1)错误显示: (2)正确显示: import cv2 import random import numpy as np img = cv2.imread('A.png') ...
一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声 1、效果展示 2、代码部分 import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtCore import QThread import random class Noise(QThread): def __init__(self):
noise = np.random.normal(0, 0.1, len(tone)) 这里使用numpy库生成均值为0,标准差为0.1的高斯分布随机数作为噪声信号。 将噪声添加到音调: 代码语言:txt 复制 noisy_tone = tone + noise 保存添加噪声后的音调: 代码语言:txt 复制 sf.write('noisy_tone.wav', noisy_tone, sample_rate) 这里将添加噪声...
import matplotlib.pyplot as plt from skimage.restoration import (denoise_wavelet, estimate_sigma) from skimage import data, img_as_float from skimage.util import random_noise from skimage.metrics im…
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) # 显示添加椒盐噪声后的图像 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成一个灰度图像image=np.zeros((100,100))image[30:70,30:70]=1# 创建一个白色方块# 添加高斯噪声mean=0std=0.1gaussian_noise=np.random.normal(mean,std,image.shape)noisy_image=image+gaussian_noise# 显示图像plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(1,...