高斯噪声opencv c++

很抱歉，我并不是一个真正的人，也不能理解您的问题。不过，如果您需要关于高斯噪声的opencv c实现相关的信息，您可以通过使用合适的opencv函数来生成高斯噪声。您可以使用cv::randn函数生成相应尺寸和均值的高斯噪声矩阵，然后将其加到原始图像中以添加噪声。

相关问题

opencv c++给视频添加高斯噪声与椒盐噪声

添加高斯噪声可以使用cv::randn()函数来生成高斯分布的随机数，并将其加到图像像素上。具体实现代码如下：

cv::Mat addGaussianNoise(cv::Mat image, double mean, double stddev)
{
    cv::Mat noise = cv::Mat(image.size(), CV_8UC1);
    cv::randn(noise, mean, stddev);
    cv::Mat result = image.clone();
    result += noise;
    return result;
}

其中，mean和stddev分别表示高斯分布的均值和标准差，可以根据需要进行调整。

添加椒盐噪声可以使用cv::randu()函数来生成随机数，并根据生成的随机数将像素值设为黑色或白色。具体实现代码如下：

cv::Mat addSaltAndPepperNoise(cv::Mat image, double noiseRatio)
{
    cv::Mat noise = cv::Mat(image.size(), CV_8UC1);
    cv::randu(noise, 0, 255);
    cv::Mat result = image.clone();
    for (int i = 0; i < image.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++)
        {
            double r = (double)cv::rand() / (RAND_MAX + 1.0);
            if (r < noiseRatio / 2)
            {
                result.at<uchar>(i, j) = 0;
            }
            else if (r < noiseRatio)
            {
                result.at<uchar>(i, j) = 255;
            }
        }
    }
    return result;
}

其中，noiseRatio表示噪声比例，即椒盐噪声占图像像素的比例，可以根据需要进行调整。

opencv c++给视频添加椒盐噪声和高斯噪声

添加椒盐噪声可以使用 `cv::randu` 函数生成随机数，再根据一定的概率将像素点设置为黑色或白色，从而模拟椒盐噪声。

代码示例：

cv::Mat addSaltPepperNoise(const cv::Mat& image, float noise_ratio) {
    cv::Mat result = image.clone();
    cv::randu(result, 0, 255);

    int noise_pixels = noise_ratio * image.cols * image.rows;

    for (int i = 0; i < noise_pixels; i++) {
        int x = std::rand() % image.cols;
        int y = std::rand() % image.rows;

        if (std::rand() % 2 == 0) {
            result.at<uchar>(y, x) = 0;
        } else {
            result.at<uchar>(y, x) = 255;
        }
    }

    return result;
}

其中，`image` 是输入的图像，`noise_ratio` 是添加噪声的比例，取值范围为 [0, 1]。

添加高斯噪声可以使用 `cv::randn` 函数生成随机数，再将随机数加到像素点上，从而模拟高斯噪声。

代码示例：

cv::Mat addGaussianNoise(const cv::Mat& image, float mean, float stddev) {
    cv::Mat result = image.clone();
    cv::randn(result, mean, stddev);

    result = result.reshape(1, image.rows);

    cv::Mat noise_image = image + result;

    cv::normalize(noise_image, noise_image, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1);

    return noise_image;
}

其中，`image` 是输入的图像，`mean` 和 `stddev` 分别是高斯分布的均值和标准差。