椒盐噪声 python

椒盐噪声是一种常见的图像噪声类型，它在图像中随机地添加黑色和白色的像素点，模拟图像中的噪声。在Python中，可以使用OpenCV库来添加椒盐噪声。

以下是使用Python和OpenCV库添加椒盐噪声的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def add_salt_pepper_noise(image, probability):
    noisy_image = np.copy(image)
    height, width = noisy_image.shape[:2]
    num_salt = int(probability * height * width)
    coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_salt) for i in noisy_image.shape]
    noisy_image[coords] = 255

    num_pepper = int(probability * height * width)
    coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_pepper) for i in noisy_image.shape]
    noisy_image[coords] = 0

    return noisy_image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 添加椒盐噪声
noisy_image = add_salt_pepper_noise(image, 0.05)

# 显示原始图像和添加噪声后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，`add_salt_pepper_noise`函数用于添加椒盐噪声。它首先创建一个与原始图像相同大小的副本，然后根据指定的概率在随机位置添加白色和黑色像素点，模拟椒盐噪声。最后，通过调用`cv2.imshow`函数显示原始图像和添加噪声后的图像。