fim_k_noisy = fim_k + noise fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是为频繁项集添加噪声。其中，fim_k_noisy表示添加噪声后的频繁项集，fim_k表示原始的频繁项集，noise表示添加的噪声。而fim_noisy则是一个和fim_k_noisy相同大小的数组，用于保存添加噪声后的频繁项集。

具体来说，该代码实现了差分隐私中的拉普拉斯机制，通过向每个项添加一定的拉普拉斯噪声来保护频繁项集的隐私。添加的噪声大小可以通过隐私预算和敏感度来确定。

在代码实现中，首先创建一个和fim_k相同大小的数组fim_k_noisy，然后将fim_k和noise相加得到fim_k_noisy。最后创建一个和fim_k_noisy相同大小的数组fim_noisy，将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。

相关问题

fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是创建一个与fim数组大小相同的全零数组fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。

具体来说，前面的代码通过向fim_k添加一定的噪声得到了添加噪声后的频繁项集fim_k_noisy。而这段代码则是在创建一个新的数组fim_noisy，用于保存fim_k_noisy的值。由于fim_noisy是一个全零数组，因此需要将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy。这样，就得到了一个添加噪声后的频繁项集fim_noisy，其中每个项都经过了一定的随机扰动，保护了频繁项集的隐私。

def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

以下是将三个函数合并成一个函数的代码：

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50):
    # 读取图片并调整大小
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    # 对图片添加噪声
    f = np.fft.fft2(image)
    fshift = np.fft.fftshift(f)
    rows, cols = image.shape
    FIM = fshift
    FIM_k = FIM[:k, :k]
    delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2))
    c = delta_f / epsilon
    d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon
    sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon)
    sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon)
    scale = sensitivity2 / epsilon
    b = d * scale
    p = 0.5
    noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p
    image_noise = fshift + noise
    f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise)
    image_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
    image_back = np.real(image_back)
    
    # 调整大小并保存图片
    im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    image_back = np.uint8(im)
    cv2.imwrite(output_path, image_back)
    
    return image_back

这个函数接收三个参数：输入图片路径、输出图片路径、epsilon 和 k。其中，epsilon 和 k 用于调整噪声的强度和频率范围。在函数内部，首先读取输入图片并调整大小，然后对图片进行处理生成噪声图像。最后，将生成的噪声图像调整大小并保存到指定路径，返回生成的噪声图像。

使用这个函数时，可以像下面这样调用：

add_noisy_image('image.jpg', 'face_privacy.jpg', epsilon=0.3, k=50)