使用使用Python-OpenCV向图片添加噪声的实现向图片添加噪声的实现(高斯噪声、椒盐高斯噪声、椒盐
噪声噪声)
在matlab中，存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声。Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用
相关的函数来实现。
代码：
import numpy as np
import random
import cv2
def sp_noise(image,prob):
'''
添加椒盐噪声
prob:噪声比例
'''
output = np.zeros(image.shape,np.uint8)
thres = 1 - prob
for i in range(image.shape[0]):
for j in range(image.shape[1]):
rdn = random.random()
if rdn < prob:
output[i][j] = 0
elif rdn > thres:
output[i][j] = 255
else:
output[i][j] = image[i][j] return output
def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001):
'''
添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
image = np.array(image/255, dtype=float)
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)
out = image + noise
if out.min() < 0:
low_clip = -1.
else:
low_clip = 0.
out = np.clip(out, low_clip, 1.0)
out = np.uint8(out*255)
#cv.imshow("gasuss", out)
return out
可见，只要我们得到满足某个分布的多维数组，就能作为噪声添加到图片中。
例如：
import cv2
import numpy as np
>>> im = np.empty((5,5), np.uint8) # needs preallocated input image
>>> im
array([[248, 168, 58, 2, 1], # uninitialized memory counts as random, too ? fun ;)
[ 0, 100, 2, 0, 101],
[ 0, 0, 106, 2, 0],
[131, 2, 0, 90, 3],
[ 0, 100, 1, 0, 83]], dtype=uint8)
>>> im = np.zeros((5,5), np.uint8) # seriously now.
>>> im
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
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