python opencv带标签添加噪声

你可以使用numpy库中的random模块来生成噪声，并将其添加到图像中。

下面是一个例子，向图像添加高斯白噪声：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 生成高斯白噪声
mean = 0
stddev = 50
noise = np.random.normal(mean, stddev, img.shape)

# 将噪声加到图像中并转换为uint8类型
noisy_img = cv2.add(img, noise).astype(np.uint8)

# 在图像上添加标签
cv2.putText(noisy_img, "Noise Added", (20, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Noisy Image", noisy_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果要添加其他类型的噪声，请参考numpy.random模块的文档。

相关问题

python opencv添加高斯噪声

可以使用以下代码在图像中添加高斯噪声：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('image.png')

# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 50
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
gaussian = gaussian.reshape(img.shape)
noisy_image = img + gaussian

cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会将图片读入，并在图像中添加高斯噪声，然后显示添加噪声后的图像。

opencvpython添加高斯噪声

### 回答1：
在OpenCV Python中添加高斯噪声，可以使用cv2.randn()函数生成随机高斯噪声数组，然后将其添加到图像中。具体步骤如下：

1.导入OpenCV库和NumPy库：

import cv2
import numpy as np

2.读取图像：

img = cv2.imread('image.jpg')

3.生成随机高斯噪声数组：

mean =
var = .1
sigma = var ** .5
gauss = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)

4.将噪声数组添加到图像中：

noisy_img = img + gauss

5.显示添加噪声后的图像：

cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是在OpenCV Python中添加高斯噪声的方法。

### 回答2：
在OpenCV Python中添加高斯噪声可以通过以下步骤实现：

步骤1：导入必要的库
首先，需要导入OpenCV、Numpy和Matplotlib等必要的库来实现添加高斯噪声。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：读取图像
使用cv2.imread()函数读取图像，并转换为灰度图像。这里我们使用了一个名为“Lena”的图片。

img = cv2.imread('lena.png', 0)

步骤3：添加高斯噪声
使用numpy.random.normal()函数来生成高斯噪声，并将其添加到原始图像上。第一个参数为均值，第二个参数为方差，第三个参数为原始图像的大小。生成的高斯噪声将被加到原始图像上。

mean = 0
var = 100
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, (img.shape))
noisy_image = np.zeros(img.shape, np.float32)
if len(img.shape) == 2:
noisy_image = img + gaussian
else:
noisy_image[:, :, 0] = img[:, :, 0] + gaussian
noisy_image[:, :, 1] = img[:, :, 1] + gaussian
noisy_image[:, :, 2] = img[:, :, 2] + gaussian

步骤4：显示和保存图像
最后，通过Matplotlib包来显示和保存图像。

plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('原始图像')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122)
plt.imshow(noisy_image, cmap='gray')
plt.title('高斯噪声图像')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

cv2.imwrite('gaussian_noise.png', noisy_image)

总结：
本文介绍了如何使用OpenCV Python添加高斯噪声。添加高斯噪声可以帮助我们更好地理解图像处理的过程，并为其他图像处理任务的准备提供了基础。在实践中，可能需要调整均值、方差和正态分布等参数来生成最适合特定应用程序的噪声图像。

### 回答3：
什么是高斯噪声？

高斯噪声是一种常见的图像噪声，其特点是随机分布在图像的不同区域上，通常由于光照条件的变化、传感器的失真或图像的压缩等原因而产生。该噪声的特点是随机的，不规则的，它会使图像变得看起来更加模糊和不清晰，包含了在图像上看起来 like white noise 的随机噪声。

如何使用 OpenCV Python 添加高斯噪声？

OpenCV 为 Python 提供了一个内置方法，可以使用该方法在图像中添加高斯噪声。我们可以使用 Gaussian Noise 函数 cv2.randn() 来添加高斯噪声。

| 函数 | 描述 |
| ------ | -------------------- |
| cv2.randn() | 计算具有正态分布的数组 |

以下是添加高斯噪声的步骤：

1.导入模块和读取图像

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

2.声明高斯 noise 周期和其标准差并获取高斯 noise

#设置高斯 noise 周期
period_noise = 50
#设置 sigma
sigma = 1.5
#计算高斯随机数
noise = np.array(img.shape, dtype=np.uint8)
cv2.randn(noise, 0, sigma)

3.将高斯噪声添加到原始图像中

noisy_image = cv2.add(img, noise)

4.保存输出图像

cv2.imwrite('noisy_img.jpg', noisy_image)

如上所述，添加高斯噪声只需要几个简单的步骤。在实际应用中，您可以调整高斯 noise 周期，sigma 或添加高斯噪声的函数参数以获得所需的输出。