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...
import numpy as np # 生成一维随机噪声数组 random_noise = np.random.rand(1000) # 生成1000个在[0, 1)区间内的随机数 # 生成二维随机噪声矩阵 random_noise_matrix = np.random.rand(100, 100) # 生成100x100的随机噪声矩阵 3. 生成和可视化随机噪声的Python代码示例 以下是一个简单的Python代码示例,...
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...
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...
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…
super(Noise, self).__init__()passdefrandom_noise(self, image, noise_num):'''添加随机噪点(实际上就是随机在图像上将像素点的灰度值变为255即白色) :param image: 需要加噪的图片 :param noise_num: 添加的噪音点数目,一般是上千级别的 :return: img_noise'''##参数image:,noise_num:img =cv2.im...
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) ...
reshape((-1, 1)), S.shape[1])# 对幅度谱应用谱减法进行噪声抑制S_clean = S - noise_...
shimage.util.random_noise(image,mode='gaussian',seed=None,clip=True) 注意事项: Peckle, Poisson, Localvar, and Gaussian noise 加上噪声后,值可能为负值,也可能超过255;默认情况下,clip参数值为True,将会clip掉这些超过区间的点,如果clip设置为False,就要注意有可能包含一些超过区间的点。
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,...