opencv高斯噪声和椒盐噪声
时间: 2023-08-09 20:08:06 浏览: 58
这道问题问的是OpenCV能够生成哪些声音和图像。OpenCV主要是用于图像与视频相关的处理,而不是声音的处理。因此,OpenCV可以生成的声音有限,主要是一些简单的波形信号,如正弦波、方波等。至于图像方面,OpenCV可以生成高斯噪声、瑞利噪声、均匀分布噪声、椒盐噪声等。同时,OpenCV还能够生成各种形状的图像,如矩形、圆形、椭圆形等。
相关问题
python-opencv 高斯噪声和椒盐噪声
高斯噪声和椒盐噪声是数字图像处理中常见的两种噪声形式。下面是使用python-opencv库生成高斯噪声和椒盐噪声的示例代码:
## 生成高斯噪声
import numpy as np
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 生成高斯噪声
mean = 0
var = 0.1
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
gaussian = gaussian.reshape(img.shape).astype(np.float32)
noisy_image = img + gaussian
# 显示原始图像和加噪后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Gaussian Noise', noisy_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
## 生成椒盐噪声
import numpy as np
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 生成椒盐噪声
s_vs_p = 0.5
amount = 0.004
noisy_image = np.copy(img)
# Salt mode
num_salt = np.ceil(amount * img.size * s_vs_p)
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt)) for i in img.shape]
noisy_image[coords] = 255
# Pepper mode
num_pepper = np.ceil(amount * img.size * (1. - s_vs_p))
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper)) for i in img.shape]
noisy_image[coords] = 0
# 显示原始图像和加噪后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Salt and Pepper Noise', noisy_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
opencv c++给视频添加高斯噪声与椒盐噪声
添加高斯噪声可以使用cv::randn()函数来生成高斯分布的随机数,并将其加到图像像素上。具体实现代码如下:
```c++
cv::Mat addGaussianNoise(cv::Mat image, double mean, double stddev)
{
cv::Mat noise = cv::Mat(image.size(), CV_8UC1);
cv::randn(noise, mean, stddev);
cv::Mat result = image.clone();
result += noise;
return result;
}
```
其中,mean和stddev分别表示高斯分布的均值和标准差,可以根据需要进行调整。
添加椒盐噪声可以使用cv::randu()函数来生成随机数,并根据生成的随机数将像素值设为黑色或白色。具体实现代码如下:
```c++
cv::Mat addSaltAndPepperNoise(cv::Mat image, double noiseRatio)
{
cv::Mat noise = cv::Mat(image.size(), CV_8UC1);
cv::randu(noise, 0, 255);
cv::Mat result = image.clone();
for (int i = 0; i < image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image.cols; j++)
{
double r = (double)cv::rand() / (RAND_MAX + 1.0);
if (r < noiseRatio / 2)
{
result.at<uchar>(i, j) = 0;
}
else if (r < noiseRatio)
{
result.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
return result;
}
```
其中,noiseRatio表示噪声比例,即椒盐噪声占图像像素的比例,可以根据需要进行调整。