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添加一定数量的噪声

在Python中使用OpenCV添加噪声，通常可以利用其提供的`numpy`库以及一些噪声生成函数。例如，如果你想添加高斯噪声，你可以这样做：

import cv2
import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, noise_level=0.05):
    # 获取图像的灰度值（如果需要）
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if len(image.shape) == 3 else image

    # 计算噪声矩阵的大小
    height, width = gray_image.shape[:2]

    # 创建随机噪声矩阵，范围在[-noise_level * 255, noise_level * 255]
    noise = np.random.normal(0, noise_level * 255, (height, width))

    # 将噪声加到图像上
    noisy_image = gray_image + noise

    # 确保像素值在0-255范围内
    noisy_image = np.clip(noisy_image, 0, 255).astype(np.uint8)

    return noisy_image

# 加载图像
image = cv2.imread('your_image.jpg')
noisy_image = add_gaussian_noise(image)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`noise_level`参数控制了噪声强度，值越大，噪声越明显。

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。