np.random.normal(testImages, 50)
时间: 2023-07-23 15:21:10 浏览: 93
这个函数调用存在问题。np.random.normal()函数的第一个参数loc应该是分布的均值,而testImages应该是数据集中的样本。如果你想给testImages中的每个元素加上一个服从正态分布的随机数作为噪声,可以使用以下代码:
```python
noisyImages = testImages + np.random.normal(loc=0, scale=50, size=testImages.shape)
```
这里的loc是0,表示均值为0,scale是50,表示标准差为50,size参数与testImages的shape相同,表示生成与testImages形状相同的随机数数组。
注意,这种加噪声的方法可能会使数据集变得更加复杂和难以训练,需要谨慎使用。
相关问题
def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()
这段代码是一个图像处理脚本,用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下:
1. 定义了一些变量,包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件,并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理,使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成,将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中,原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作,将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中,原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。
需要注意的是,这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理,需要先安装OpenCV库。另外,这段代码中的变量命名比较规范,代码结构清晰,易于阅读和理解。
fid = fopen('D:\shutu\t10k-images.idx3-ubyte', 'rb'); testImages = fread(fid, inf, 'uint8', 'l'); fclose(fid); y=testImages(1:16); testImages = testImages(17:end); testData=imnoise(testImages,'gaussian',0.2); testImages = [y',testData']'; fid = fopen('D:\shutu\exp5_2\MNIST\test\t10k-images.idx3-ubyte', 'w'); fwrite(fid,testImages,'uint8');将这段matlab代码转为python语言
下面是将给定的 MATLAB 代码转换为 Python 代码的实现:
```python
import numpy as np
import os
# 读取数据
with open(r'D:\shutu\t10k-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
testImages = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
# 除去前 16 字节的文件头
testImages = testImages[16:]
# 生成高斯噪声
testData = np.random.normal(testImages, 50)
# 将原始数据的前 16 个字节作为标签
y = testImages[:16]
# 将标签和数据合并
testImages = np.concatenate((y, testData)).astype(np.uint8)
# 写入文件
with open(os.path.join(r'D:\shutu\exp5_2\MNIST\test', 't10k-images.idx3-ubyte'), 'wb') as f:
f.write(testImages.tobytes())
```
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来读取和处理二进制文件。`np.fromfile` 函数可以读取一个二进制文件,并返回一个 NumPy 数组。对于写入文件,则可以使用内置函数 `open` 来打开文件,并使用 `write` 函数将数据写入文件中,最后关闭文件即可。
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