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.

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

void salt(IplImage *img, int saltNum) { int x,y; int i ; unsigned char *src = NULL; src = (unsigned char*)img->imageData; for(i = 0; i < saltNum; i++) { x = rand() % img->width; y = rand() % img->height; if(img->nChannels == 1) { src[y * im

数字图像的随机噪声在图像处理中有着重要的位置,今天用到了,就回顾一下.做个总结. 随机噪声很多种,最常用的一般有两种,高斯噪声和椒盐噪声,下面我们就针对这两种噪声做个科普. 高斯噪声:高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声与椒盐噪声相似(Salt And Pepper Noise),高斯噪声(gauss noise)也是数字图像的一个常见噪声.椒盐噪声是出现在随机位置.噪点深度基本固定的噪声,高斯噪声与其相反,是几乎每个点上都出现噪声.噪点深度随机的噪声. 正如上面的简

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imsh

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

在去噪自编码器中,模型的输入是原始的输入经过某种形式的加噪过程后的衰弱的形式,所以加噪声一般分为:加高斯白噪声,掩模噪声,椒盐噪声. 1.加性高斯噪声 self.scale = tf,placeholder(dtype = tf.float32) self.x_corrupted = tf.add(self.x, self.scale*tf.random_normal(shape = (self.n_input,))) 2.掩模噪声 self.keep_prob = tf.placeholder

Blurs an image using the median filter. C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)highlight=smooth#void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)" title="Permalink to this definition" style="color: rg

python PIL 图像处理 This blog is from: https://www.jianshu.com/p/e8d058767dfa Image读出来的是PIL的类型,而skimage.io读出来的数据是numpy格式的 #Image和skimage读图片 import Image as img import os from matplotlib import pyplot as plot from skimage import io,transform img_file1 = i

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy import scipy.stats %matplotlib inline 读入我们需要的图像 apple = cv2.imread("apple.jpg") apple = cv2.resize(cv2.cvtColor(apple,cv2.COLOR_BGR2RGB),(200,200)) plt.imshow(apple) plt.

前情提要:作为刚入门机器视觉的小伙伴,第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解, 很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!! 一.opencv+python环境搭建 其实能写python的就能写opencv,但是工具很总要,代码提示也很重要,你可能会用submit     vs等工具,submit编码个人觉得不够智能,vs的话过完年我学的方向不一致,所以没用 推荐pycharm ,在项目setting中的项目解释器中安装op

图片读入程序中后,是以numpy数组存在的.因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用.对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问. 彩色图片访问方式为: img[i,j,c] i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2).坐标是从左上角开始. 灰度图片访问方式为: gray[i,j] 例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值 from skimage import io,data img=data.chelsea() pixel=i

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #邻域平均法滤波,半径为2 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上椒盐噪声 param=20 #灰阶范围 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg=np.array(img

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

目录 1. 读入图片并显示 import cv2 img = cv2.imread("longmao.jpg") cv2.imshow("longmao", img) cv2.waitKey(0) #等待按键,0表示永久等待 cv2.destroyAllWindows() #完成之后销毁窗体 2. RGB通道分离 基于numpy数组的方法 r = img[:, :, 2] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 0] 注意:OpenCV读取的顺