1. 安装OpenCV库 首先,确保你已经安装了Python和OpenCV库。如果没有安装,可以使用以下命令通过pip进行安装: ```bash pip install opencv-python ``` 2. 添加高斯噪声 高斯噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟各种真实世界中的随机性。下面是如何使用OpenCV给图像添加高斯噪声的示例代码: ```pytho
noise = np.random.poisson(lam=20,size=img.shape).astype('uint8') # 加上噪声 img = img + noise np.clip(img,0,255) img = img/255 cv2.imshow('Poisson noise',img) cv2.waitKey(0) λ值越大,噪声程度越深。 3、椒盐噪声 椒盐噪声又称为脉冲噪声,是在图像上随机出现黑色白色的像素,顾名思...
Python环境管理工具:poetry或pipenv 图像处理库的版本管理:requirements.txt 检查清单: ✅ 验证文件路径的存在 ✅ 检查噪声参数的有效性 ✅ 确保输出图像格式正确 resource "null_resource" "setup" { provisioner "local-exec" { command = "pip install opencv-python numpy" } } 1. 2. 3. 4. 5. 整个...
一、图像中的噪声 由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。 1、椒盐噪声 椒盐噪声也被称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点, 可能是亮的区域有黑色像素 或是 在暗的区域有白色像素(...
给图像添加椒盐噪声和高斯噪声 python实现 一. 椒盐噪声 在噪声的概念中,通常采用信噪比(Signal-Noise Rate, SNR)衡量图像噪声。通俗的讲就是信号占多少,噪声占多少,SNR越小,噪声占比越大。 在信号系统中,计量单位为dB,为10lg(PS/PN), PS和PN分别代表信号和噪声的有效功率。在这里,采用信号像素点的占比充当...
常规的方法,需要遍历每个像素,添加椒盐噪声,该方法十分缓慢。Python语言十分不建议进行图像像素遍历操作,毕竟性能太差,速度太慢了(除非写成C/C++版本)。我们可以借助numpy的矩阵处理,实现快速的添加椒盐噪声。 defsalt_pepper_noise(image: np.ndarray, prob=0.01):""" ...
首先,确保你已经安装了Python和OpenCV库。如果没有安装,可以使用以下命令通过pip进行安装: ```bash pip install opencv-python ``` 2. 添加高斯噪声 高斯噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟各种真实世界中的随机性。下面是如何使用OpenCV给图像添加高斯噪声的示例代码: ...
首先,确保你已经安装了Python和OpenCV库。如果没有安装,可以使用以下命令通过pip进行安装: ```bash pip install opencv-python ``` 2. 添加高斯噪声 高斯噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟各种真实世界中的随机性。下面是如何使用OpenCV给图像添加高斯噪声的示例代码: ...
pip install opencv-python ``` 2. 添加高斯噪声 高斯噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟各种真实世界中的随机性。下面是如何使用OpenCV给图像添加高斯噪声的示例代码: ```python import numpy as np import cv2 def add_gaussian_noise(image, mean=0, std=25): ...
给图像添加椒盐噪声和高斯噪声 python实现 一. 椒盐噪声 在噪声的概念中,通常采用信噪比(Signal-Noise Rate, SNR)衡量图像噪声。通俗的讲就是信号占多少,噪声占多少,SNR越小,噪声占比越大。 在信号系统中,计量单位为dB,为10lg(PS/PN), PS和PN分别代表信号和噪声的有效功率。在这里,采用信号像素点的占比充当...