random_noise

时间: 2023-09-06 17:09:30 浏览: 121
random_noise是一个函数，它来自于scikit-image库的skimage.util模块。这个函数用于给图像添加噪声。您可以通过指定不同的模式和参数来添加不同类型的噪声，例如高斯噪声、椒盐噪声等。 在使用random_noise函数之前，您需要先导入相关的库，例如from skimage.util import random_noise。这样你就可以在代码中使用random_noise函数了。 使用random_noise函数的具体步骤如下： 1. 导入要处理的图像。 2. 使用random_noise函数添加不同类型的噪声，并指定相应的参数。 3. 使用plt.imshow函数显示添加噪声后的图像。 4. 使用plt.show函数展示图像。 通过这个函数，您可以轻松地给图像添加不同类型的噪声，以便进行噪声处理的实验或分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【图像处理】python | 给图像添加噪声 | random_noise](https://blog.csdn.net/weixin_46274756/article/details/127508626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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random

random
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Introduction_to_Random_Signals_and_Noise

个人觉得不错的老书除了上面的两本外的两本随机信号与噪声老书

random_noise函数

random_noise函数是一个常用于生成随机噪声的函数。它可以用于添加噪声、模拟随机性等场景。具体实现方式可能因编程语言和库的不同而有所差异，但一般来说，random_noise函数会根据指定的参数生成一组随机数。这些...

下面pytorch代码转化为paddlepaddle2.2.2代码： import torch import torch.distributions as tdist def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = torch.FloatTensor(1).uniform_(log_min_shot_noise, log_max_shot_noise) shot_noise = torch.exp(log_shot_noise) line = lambda x: 2.18 * x + 1.20 n = tdist.Normal(loc=torch.tensor([0.0]), scale=torch.tensor([0.26])) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = torch.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005): """Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = tdist.Normal(loc=torch.zeros_like(variance), scale=torch.sqrt(variance)) noise = n.sample() out = image + noise out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = paddle....

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要在图像中添加均匀噪声，你可以使用 np.random.uniform 函数...然后，我们将 noise 添加到图像中，并使用 util.random_noise 函数将添加了椒盐噪声的图像生成出来。最后，我们显示原始图像和添加了噪声的图像。

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skimage.util.random_noise函数是用于向图像中添加随机噪声的函数。它可以接受多个参数，包括输入图像、噪声类型、噪声强度等。例如，可以使用以下代码向图像中添加高斯噪声： python from skimage import io, ...

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如何使用scikit-image库中的skimage.util.random_noise添加噪声

noisy_image = util.random_noise(image, mode=noise_type) 其他选项包括： - 'salt': 椒盐噪声 - 'pepper': 黑白像素混合 - 's&p': 同时包含椒盐和黑白像素 - 'speckle': 类似于高斯噪声但更细...

为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在这段代码中，img_noise 是原始图像加上随机噪声后得到的图像，img_result 是经过去噪处理后的图像。在 td_denoising 函数中，通过迭代更新 img_result 直到满足一定的条件后返回。 在代码中，img0 被...

image1 = Image.open('./images2/mandrill.jpg') image_sp1 = util.random_noise(np.array(image1), mode="s&p", amount=0.05) 接着往下写代码，用ImageFilter.BLUR函数处理图像

orry, I cannot answer that question as it is not a complete question. Can you please provide more information or clarify your question? Thank you.

python中实现如下任务(a) Load the image 'mandrill.jpg'. (b) Add salt&Pepper noise with different intensities (at least 3 kinds). (Tips: skimage.util.random_noise) (c) Perform smoothing linear filtering to smooth these noised images respectively. (Tips: ImageFilter.BLUR)

cv2.randu(noise_img, 0, 255) salt = noise_img > 250 pepper = noise_img noise_img[salt] = 255 noise_img[pepper] = 0 # Apply median filter filtered_img = cv2.medianBlur(noise_img, 3) # Display the ...
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Random noise Synthetic Aperture Radar simulation of point target where the transitted signal is Gaussian

对已知图像squirrel.jpg进行直方图均衡化处理以改善图像效果，请根据直方图均衡化原理，自行编写代码，实现同时绘制原始图像，原始图像直方图，均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。 提示： 1、本实验需要用到ndimage图像处理模块，该模块包含于用于科学计算的库scipy，在使用前需要进行导入，其中median_filter ()函数可实现中值滤波，使用方法为ndimage.median_filter（noiseimg,(n,n)）该函数的参数为两个：数组和过滤器大小 2、本实验中用到的数据图像可以从数字图像处理包内导入，也可以自行下载图片素材，自带数据位于skimage数字图像处理包中的 data数据库中，util包，util是通用函数，用到一些图片处理的操作函数时,需要导入对应的子模块,random_noise()函数可以模拟噪声，其使用方法为util.random_noise(img, mode='s&p',seed=None, clip=True), 3、若需要采用自己的图片数据，请导入cv2计算机视觉库，并用imread()读入图像数据。读入的图像若为彩色图像，可以先进行灰度转换，转换函数为cvtColor()，再增加噪声并利用中值滤波算法进行滤波

好的，以下是Python代码实现直方图均衡化处理并绘制图像： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import ndimage from skimage import io, color # 读入图片数据 ...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Udacity provided code class Robot(object): def __init__(self, length=20.0): """ Creates robot and initializes location/orientation to 0, 0, 0. """ self.x = 0.0 self.y = 0.0 self.orientation = 0.0 self.length = length self.steering_noise = 0.0 self.distance_noise = 0.0 self.steering_drift = 0.0 def set(self, x, y, orientation): """ Sets a robot coordinate. """ self.x = x self.y = y self.orientation = orientation % (2.0 * np.pi) def set_noise(self, steering_noise, distance_noise): """ Sets the noise parameters. """ # makes it possible to change the noise parameters # this is often useful in particle filters self.steering_noise = steering_noise self.distance_noise = distance_noise def set_steering_drift(self, drift):

- steering_noise：机器人的转向噪声 - distance_noise：机器人的距离噪声 - steering_drift：机器人的转向漂移 方法： - __init__：类构造函数，初始化机器人的位置和方向。 - set：设置机器人的坐标。 - set_...
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在源码实现中，通常会使用随机数生成器来模拟高斯白噪声，例如在Python中可以使用numpy.random.normal()函数。 **有色噪声** 与高斯白噪声不同，有色噪声（Colored Noise）的功率谱密度不是平坦的，而是随着频率...

rand_noise = processing.create_random_tensors(p.init_latent.shape[1:], seeds=seeds, subseeds=subseeds, subseed_strength=p.subseed_strength, seed_resize_from_h=p.seed_resize_from_h, seed_resize_from_w=p.seed_resize_from_w, p=p)

具体来说，它使用了一个名为 create_random_tensors() 的函数，该函数的输入参数包括 p.init_latent.shape[1:]，即一个元组，表示要创建的张量的形状，以及其他一些参数，如随机数种子、子种子、子种子强度、...

def add_noise(img, noise_type='s&p', SNR=0.1, prob=0.5): """ img: PIL.Image，输入的图像 noise_type: str，噪声类型，可选的有：'gaussian', 'poisson', 's&p'，默认为's&p' SNR: float，信噪比，取值范围为[0, 1]，默认为0.1 prob: float，噪声添加的概率，取值范围为[0, 1]，默认为0.5 """ img = np.array(img) h, w, c = img.shape # 生成噪声 if noise_type == 'gaussian': noise = np.random.normal(0, 1, (h, w, c)) * 255 * (1 - SNR) elif noise_type == 'poisson': noise = np.random.poisson(255 * (1 - SNR), (h, w, c)) / (255 * (1 - SNR)) elif noise_type == 's&p': noise = np.zeros((h, w, c)) # 添加椒盐噪声 for i in range(h): for j in range(w): rand = random.random() if rand < prob: noise[i, j, :] = 0 elif rand > 1 - prob: noise[i, j, :] = 255 else: noise[i, j, :] = img[i, j, :] # 将图像和噪声相加 img_noise = img + noise img_noise = np.clip(img_noise, 0, 255).astype(np.uint8) img_noise = Image.fromarray(img_noise) return img_noise

这段代码实现了在给定的图像上添加噪声的功能。其中，噪声类型可以选择高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声。信噪比（SNR）是一个衡量信号质量的指标，它表示信号与噪声的比值。prob参数是椒盐噪声的概率，在0到1之间取值...
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