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

数学定义 http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_normal_distribution 通信中的定义 在通信里,复基带等效系统的噪声是复高斯噪声,其分布就是circularly symmetric complex Gaussian.你可以理解为我们通常意义的噪声,因为不是circularly symmetric的高斯噪声我们在通信里从来不用考虑. 下面是产生m行n列的 CN(0, sigma^2)噪声(randn(m,n)+1i*randn(m,n))*sig

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

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.

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

利用matlab读取指定路径下的图像 %% 读入指定路径imgFolder下的图像imgName imgFolder = 'F:\博\快盘\图像+数据\images\文章实验图'; %指定路径 imgName = 'tile3_24.png'; %指定路径下的图像的名字 % read the image imgInput= imread(fullfile(imgFolder,imgName)); %读入图像

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

ABBYY FineReader 12作为一款功能全面的OCR图文识别软件,我们自是可以在其中将图像添加到FineReader文档中去,且添加在文档尾部,否则将会创建一个新的FineReader文档.本文就讲述了如何将图像添加到ABBYY FineReader文档 . 1.在文件菜单上,单击 打开PDF文件或图像. 2.在打开的对话框中选择一个或多个图像文件,然后单击打开.图像将添加到已打开的 FineReader 文档的末尾,图像的副本将保存到文档文件夹中. 您也可以从Windows资源管理器

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ

1.自定义函数 新建一个m文件 在m文件里面第一行输入function [X,Y]=pll(X1,Y1,X2,Y2),这里x1 x2 y1 y2是你函数的输入值, x y是输出值,接着定义你要实现的功能,比如:x = x1 + x2; y = y1 + y2; 接着保存这个m文件,注意!! 这个m文件的名字必须是定义的函数的名字,即保存为pll.m 否则会出错. 接着在matlab命令窗口中输入 pll(1,2,3,4)看看会得到什么? 也可以另外创建一个m文件,在这里调用pll()这个函数.

1. 背景介绍 在监控web页面上显示主机都为问号,如下图所示: 本文的主要目的就是将监控的图片添加进去,让监控图像变得美观. 2. 图片的下载地址 图片的下载地址如下: https://exchange.nagios.org/directory/Graphics-and-Logos/Images-and-Logos 图片下载之后,解压缩上传的服务器路径如下: 3. nagios设置 可以设置图标的配置文件如下: 主要可以设置的地方就是定义主机的地方,如下所示: 也可以在模板中进行定义,如下所示

相关资料: http://www.cnblogs.com/lyj/archive/2008/10/29/1322373.html 问题的提出: 1.延迟加载,可能会引起session已经关闭的异常,例如: 当实现延迟加载,当需要Orders时,会通过session去查询,session.但此时,由于session已经关闭, 所以会抛出异常: {"Initializing[Model.Customer#336]-failed to lazily initialize a collection of

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

例子: 给布局内动态添加一个panel,给panel一个id,加内容的时候加到这个id里就可以了 var str=$('<div> <textarea id="context" name="context" style="height:100%; overflow: auto;border: 1px solid #ccc; min-height: 600px;"></textarea></div>'

<?php //图像添加水印函数 /** *为一张图片添加上一个logo水印(以保存新图片的方式实现) *@param string $picname 被缩放的处理图片源 *@param int $logo 水印图片 *@param string $pre 缩放后图片的前缀名 *@return $string 返回后的图片名称() 如a.jpg->n.jpg * **/ function imageUpdateLogo($picname,$logo,$pre="n_"){

介绍一下奇异值分解来压缩图像.今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序,当时用的是图像序列,是把图像序列中的不同部分分离开来.这里是用的不是图像序列了,只是单单的一幅图像,所以直接就对图像矩阵进行svd了. 吴军的<数学之美>里其实已经介绍过用svd进行大数据的压缩了,不过我这里还是针对图像进行介绍一下吧.比如一幅1000*1000的图像A,存储就需要1000000个像素了.我们对A进行svd分解,则A=USV’,如果rank(A)=r,那么U就为1000*r的矩阵,S

1. cv2.hconcat().cv2.vconcat() 将从摄像头捕获的多个图像帧,横向(cv2.hconcat)或纵向(cv2.vconcat)拼接到一起,使得可以在一个 window 中进行显示,而不是在不同的 window 中分别显示. while True: ... final = cv2.hconcat((img1, img2)) cv2.imshow('final', final) ... 2. 添加文本和几何形状 添加文本:cv2.putText(img, 'IoU: {.4