opencv添加椒盐噪声和高斯噪声

第一种方法

def salt_pepper_noise(image, prob):
    """
    添加椒盐噪声
    :param image: 输入图像
    :param prob: 噪声比
    :return: 带有椒盐噪声的图像
    """
    salt = np.zeros(image.shape, np.uint8)
    thres = 1 - prob
    for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            rdn = np.random.rand()
            if rdn < prob:
                salt[i][j] = 0
            elif rdn > thres:
                salt[i][j] = 255
            else:
                salt[i][j] = image[i][j]
    return salt
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/120591384

第二种方法 

def add_peppersalt_noise(image, n=10000):
    result = image.copy()
    # 测量图片的长和宽
    w, h =image.shape[:2]
    # 生成n个椒盐噪声
    for i in range(n):
        x = np.random.randint(1, w)
        y=  np.random.randint(1, h)
        if np.random.randint(0, 2) == 0 :
            result[x, y] = 0
        else:
            result[x,y] = 255
    return result
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def fast_salt_pepper_noise(image: np.ndarray, prob=0.02):
    """
    随机生成一个0~1的mask，作为椒盐噪声
    :param image:图像
    :param prob: 椒盐噪声噪声比例
    :return:
    """
    image = add_uniform_noise(image, prob * 0.51, vaule=255)
    image = add_uniform_noise(image, prob * 0.5, vaule=0)
    return image
 
 
def add_uniform_noise(image: np.ndarray, prob=0.05, vaule=255):
    """
    随机生成一个0~1的mask，作为椒盐噪声
    :param image:图像
    :param prob: 噪声比例
    :param vaule: 噪声值
    :return:
    """
    h, w = image.shape[:2]
    noise = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(h, w)).astype(dtype=np.float32)  # 产生高斯噪声
    mask = np.zeros(shape=(h, w), dtype=np.uint8) + vaule
    index = noise > prob
    mask = mask * (~index)
    output = image * index[:, :, np.newaxis] + mask[:, :, np.newaxis]
    output = np.clip(output, 0, 255)
    output = np.uint8(output)
    return output

 快速椒盐噪声

添加高斯噪声

def gasuss_noise(image, mu=0.0, sigma=0.1):
    """
     添加高斯噪声
    :param image: 输入的图像
    :param mu: 均值
    :param sigma: 标准差
    :return: 含有高斯噪声的图像
    """
    image = np.array(image / 255, dtype=float)
    noise = np.random.normal(mu, sigma, image.shape)
    gauss_noise = image + noise
    if gauss_noise.min() < 0:
        low_clip = -1.
    else:
        low_clip = 0.
    gauss_noise = np.clip(gauss_noise, low_clip, 1.0)
    gauss_noise = np.uint8(gauss_noise * 255)
    return gauss_noise
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