【opencv学习】椒盐噪声

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using namespace std;
using namespace cv;

void saltAndPepper(Mat& image, int n)
{
    for (int k = 0; k < n / 2; k++)
    {
      //随机确定图像中位置
      int i, j;
      i = rand() % image.cols; //取余数运算，保证在图像的列数内
      j = rand() % image.rows; //取余数运算，保证在图像的行数内
      
      int write_black = rand() % 2; //判定为白色噪声还是黑色噪声的变量
      if (write_black == 0) //添加白色噪声
	  {
        if (image.type() == CV_8UC1) //处理灰度图像
        {
          image.at<uchar>(j, i) = 255; //白色噪声
        }
        else if (image.type() == CV_8UC3) //处理彩色图像
        {
          image.at< Vec3b>(j, i)[0] = 255; //Vec3b为opencv定义的3个值的向量类型
          image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255; //[]指定通道，B:0，G:1，R:2
          image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
        }
      }
      else  //添加黑色噪声
      {
        if (image.type() == CV_8UC1)
        {
          image.at<uchar>(j, i) = 0;
        }
        else if (image.type() == CV_8UC3)
        {
          image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 0; //Vec3b为opencv定义的3个值的向量类型
          image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 0; //[]指定通道，B:0，G:1，R:2
          image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 0;
        }
      }
	}
}
int main() 
{
	Mat img = imread("D:\\Users\\59723\\Desktop\\lena.jpg", IMREAD_COLOR);
	imshow("origin", img);
    saltAndPepper(img, 10000);
	//Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2, 2));
	//Mat dst;
	//erode(img, dst, element);
	//dilate(img, dst, element);
	//morphologyEx(img, dst, MORPH_TOPHAT, element);
	imshow("did", img);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
}

重点：
i = rand() % image.cols; //取余数运算，保证在图像的列数内
j = rand() % image.rows; //取余数运算，保证在图像的行数内

rand()函数是C++中的随机数生成函数，它返回一个伪随机整数。使用%运算符对rand()函数返回的随机整数进行取余数运算，可以将其限制在一个特定的范围内。

通过rand() % image.cols可以生成一个在0到image.cols-1之间的随机整数，保证它在图像的列数范围内。
同样地，rand() % image.rows可以生成一个在0到image.rows-1之间的随机整数，保证它在图像的行数范围内。