[解決済み] PythonでOpenCVを使って画像にノイズ(ガウス/塩コショウなど)を加える方法【重複あり
2022-02-09 06:31:30
質問
OpenCVやその他のPython画像処理ライブラリで、画像にガウスノイズやソルト&ペッパーノイズを付加する関数はないでしょうか?例えば、MATLABでは、同じ仕事をする簡単な関数があります。
または、Python with OpenCV を使って画像にノイズを加える方法を教えてください。
どのように解決するのですか?
<ブロッククオート画像にガウスノイズ、ソルトペッパーノイズ、ポアソンノイズ、スペックルノイズを付加する関数です。
Parameters
----------
image : ndarray
Input image data. Will be converted to float.
mode : str
One of the following strings, selecting the type of noise to add:
'gauss' Gaussian-distributed additive noise.
'poisson' Poisson-distributed noise generated from the data.
's&p' Replaces random pixels with 0 or 1.
'speckle' Multiplicative noise using out = image + n*image,where
n is uniform noise with specified mean & variance.
import numpy as np
import os
import cv2
def noisy(noise_typ,image):
if noise_typ == "gauss":
row,col,ch= image.shape
mean = 0
var = 0.1
sigma = var**0.5
gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch))
gauss = gauss.reshape(row,col,ch)
noisy = image + gauss
return noisy
elif noise_typ == "s&p":
row,col,ch = image.shape
s_vs_p = 0.5
amount = 0.004
out = np.copy(image)
# Salt mode
num_salt = np.ceil(amount * image.size * s_vs_p)
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))
for i in image.shape]
out[coords] = 1
# Pepper mode
num_pepper = np.ceil(amount* image.size * (1. - s_vs_p))
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))
for i in image.shape]
out[coords] = 0
return out
elif noise_typ == "poisson":
vals = len(np.unique(image))
vals = 2 ** np.ceil(np.log2(vals))
noisy = np.random.poisson(image * vals) / float(vals)
return noisy
elif noise_typ =="speckle":
row,col,ch = image.shape
gauss = np.random.randn(row,col,ch)
gauss = gauss.reshape(row,col,ch)
noisy = image + image * gauss
return noisy
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