用python给一张图片增加高斯噪声的代码
时间: 2024-02-20 22:02:29 浏览: 21
可以使用Python中的OpenCV库来给一张图片增加高斯噪声。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 获取图片的高和宽
height, width, channels = img.shape
# 生成均值为0,方差为25的高斯噪声
mean = 0
var = 25
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, (height, width, channels))
# 将高斯噪声添加到图片上
noisy_image = cv2.add(img, gaussian)
# 显示图片
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Noisy image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先使用OpenCV库读取了一张图片。然后,我们使用Numpy库生成了一个均值为0,方差为25的高斯噪声,并将其添加到原始图片上。最后,我们使用OpenCV库显示了原始图片和添加了高斯噪声的图片。
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用Python给torch图像加高斯噪声的代码
可以使用torchvision.transforms中的RandomNoise来给torch图像加高斯噪声。以下是示例代码:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
# 加载图像
img = torch.randn(3, 224, 224)
# 定义高斯噪声变换
noise_transform = transforms.RandomNoise("gaussian")
# 进行高斯噪声处理
noisy_img = noise_transform(img)
# 查看噪声图像
print(noisy_img)
```
这样,即可给torch图像加上高斯噪声。
给图片同时添加高斯噪声和椒盐噪声python代码
下面是使用Python代码同时添加高斯噪声和椒盐噪声的示例:
```python
import numpy as np
import cv2
def add_noise(image):
# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 0.1
sigma = var ** 0.5
gauss = np.random.normal(mean, sigma, image.shape)
gauss = gauss.reshape(image.shape)
noisy_image = image + gauss
# 添加椒盐噪声
s_vs_p = 0.5
amount = 0.004
out = np.copy(noisy_image)
# 添加盐噪声
num_salt = np.ceil(amount * image.size * s_vs_p)
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))
for i in image.shape]
out[coords] = 1
# 添加椒噪声
num_pepper = np.ceil(amount * image.size * (1. - s_vs_p))
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))
for i in image.shape]
out[coords] = 0
return out
# 读入一张图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 添加高斯噪声和椒盐噪声
noisy_image = add_noise(img)
# 显示原始图片和添加噪声后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了numpy和OpenCV库来实现添加高斯噪声和椒盐噪声。其中,高斯噪声的方差为0.1,椒盐噪声的比例为50%,噪声强度为0.4%。可以根据需要调整这些参数来控制噪声的强度和类型。