计算一个文件夹下的多幅图像的随机噪声模型
时间: 2024-05-16 22:18:03 浏览: 12
以下是一个 Python 代码示例,用于计算文件夹中多幅图像的随机噪声模型:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
# 设置噪声参数
mean = 0
var = 50
sigma = var ** 0.5
# 遍历文件夹中的所有图像
for file_name in os.listdir("path/to/folder"):
if file_name.endswith(".png") or file_name.endswith(".jpg"):
# 读取图像
img = cv2.imread(os.path.join("path/to/folder", file_name))
# 计算噪声
row, col, ch = img.shape
gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col, ch))
gauss = gauss.reshape(row, col, ch)
# 添加噪声
noisy_img = img + gauss
# 显示和保存图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Noisy", noisy_img)
cv2.imwrite(os.path.join("path/to/folder", "noisy_" + file_name), noisy_img)
cv2.waitKey(0)
```
对于每个图像,该代码生成一个符合高斯分布的随机噪声,然后将其添加到原始图像中。最终的带有随机噪声的图像被保存到同一文件夹中,并显示在屏幕上。您可以通过更改 `mean` 和 `var` 参数来控制噪声的平均值和方差,以获得不同程度的噪声。
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