add_noise_gaussian

add_noise_gaussian是一个函数，用于向数据中添加高斯噪声。高斯噪声是一种常见的随机噪声，其数值服从高斯分布（也称为正态分布）。在机器学习和信号处理中，添加高斯噪声可以模拟真实世界中的随机干扰或者增加数据的多样性。

该函数的作用是将输入的数据与高斯分布生成的随机数相加，从而在数据中引入随机噪声。具体而言，函数接受两个参数：原始数据和噪声的标准差。标准差决定了噪声的强度，值越大表示噪声越强烈。

函数的实现方式如下：
1. 生成一个与原始数据形状相同的随机数矩阵，每个元素都服从均值为0、标准差为给定值的高斯分布。
2. 将随机数矩阵与原始数据相加，得到添加了高斯噪声的数据。

这样，通过调用add_noise_gaussian函数，可以方便地向数据中添加高斯噪声，以满足特定的需求或者模拟真实场景中的随机干扰。

相关问题

def add_gaussian_noise（image， percent， mean=0， var=0.04）： # 将图像转为浮点型 image = np.array（image / 255， dtype=float） # 计算噪声数量 num = int（percent * image.size） # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint（0， image.size， num） noise = np.random.normal（mean， var ** 0.5， num） # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image % = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise（grayImage， percent） if out.min（） < 0： low_clip = -1.否则：low_clip = 0。out = np.clip （ out ， low_clip ，1） gasuss_image = np.uint8（out *255）简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    # 将图像转为浮点型
    image = image / 255.0
    # 计算噪声数量
    num = int(percent * image.size)
    # 生成坐标和噪声
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    # 添加噪声
    image.flat[coords] += noise
    image = np.clip(image, 0, 1)
    # 噪声比例
    out = image * percent
    gasuss_image = np.uint8(out * 255)
    return gasuss_image

这个函数的作用是给灰度图像添加高斯噪声。其中，`image` 是一个灰度图像，`percent` 是噪声比例，`mean` 和 `var` 分别是高斯分布的均值和方差。函数首先将图像转为浮点型，并计算噪声数量。然后，随机生成噪声的坐标和噪声值，并将噪声添加到图像中。最后，将图像像素值限制在 0 到 1 之间，并将噪声比例乘以图像像素值，得到最终的带有噪声的图像。

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    image = image / 255.0
    num = int(percent * image.size)
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    image_flat = image.flatten()
    image_flat[coords] += noise
    image = np.clip(image_flat, 0, 1)
    return np.uint8(image * 255)

percent = 0.01
out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)
gasuss_image = out.astype(np.uint8)

这段代码的作用是给灰度图像添加高斯噪声。首先将图像转为浮点型，然后根据噪声比例计算需要添加的噪声数量。随机生成噪声坐标和噪声值，然后将噪声添加到图像中。最后将图像像素值限制在0到1之间，并将其转换为8位整数型。