随机为图片添加不规则白色掩膜的代码

可以使用Python中的OpenCV库实现该功能。以下是添加不规则白色掩膜的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 创建与原图像相同大小的掩膜
mask = np.zeros_like(img)

# 随机生成多边形顶点坐标
pts = np.array([
    [[100, 100], [200, 50], [300, 100], [250, 200], [150, 200]],
    [[400, 200], [500, 150], [600, 200], [550, 300], [450, 300]]
])

# 在掩膜上绘制多边形
cv2.fillPoly(mask, pts, 255)

# 在原图像上应用掩膜
result = cv2.bitwise_and(img, mask)

# 显示结果图片
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码将会随机生成两个五边形，生成掩膜后应用于原图像上，得到一个添加了不规则白色掩膜的新图像。您可以根据需要给原图像替换为您的图片，调整多边形的顶点坐标，以获得不同的效果。

相关问题

在掩膜上设置随机不规则区域 代码定义

很抱歉，我没有记录任何先前的对话历史记录，因此无法识别您以前的要求和指示。不过，对于您的问题，您可以使用以下代码定义随机不规则区域的掩码：

import numpy as np

mask = np.zeros((height, width))  # 其中height和width为图像的高度和宽度
p = 0.5  # 设置自定义概率值，表示像素将被保留的比率

# 对于每个像素进行循环，随机设置隐蔽率
for i in range(0, height):
    for j in range(0, width):
        if np.random.random() < p:  # 概率小于p的像素会被保留，否则被遮蔽
            mask[i][j] = 1.0

# 对于mask进行随机膨胀或腐蚀(可选)，以产生不规则区域

当您运行此代码时，您将得到一个大小为(height, width)的二维数组掩模，其中包含值为1.0或0.0的元素。值为1.0的元素表示该像素将被保留，而0.0表示该像素将被遮蔽。如果您想产生更不规则的区域，您可以选择随机地膨胀或腐蚀掩模。

定义一个python函数，将传入图片添上随机的不规则白色掩膜并返回tensor格式

好的，这是一个示例函数实现：

import torch
import numpy as np
from PIL import Image

def add_random_mask(img):
    # Convert image to numpy array
    img_np = np.array(img)

    # Create binary mask with random noise
    mask = np.random.randint(0, 2, img_np.shape[:2])
    mask = np.expand_dims(mask, axis=-1)

    # Apply mask to image
    masked_img = img_np * mask.astype(float)

    # Convert image back to PIL format
    masked_img = Image.fromarray(masked_img.astype(np.uint8))

    # Convert image to tensor
    tensor_img = torch.tensor(np.array(masked_img)).permute(2,0,1) / 255.0

    return tensor_img

该函数将接受PIL格式的图像作为输入并返回PyTorch tensor格式的图像，其中随机噪声掩膜已经应用到了输入图像上。请注意，在此示例中，我们生成了一个二进制掩膜，其中随机生成了0或1的值，并将其乘以输入图像，从而应用白色随机噪声掩膜。掩膜的形状与输入图像的大小相同。