基于python向圖像隨機添加高斯噪聲，并修改尺寸
噪聲分布設置為（均值為0，方差分布在0~50之間）

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Nov Mon 29 14:09:45 2021@author: 瀛臺夜雪 """ import os import numpy as np import cv2 import globdef main():src_dir='./example/'save_dir = './example/train'src_dir_test='./example/test'save_dir_test = './example/test'#遍歷文件夾下所有的圖片filepaths = glob.glob(save_dir + '/*.jpg')filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg')def sortKeyFunc(s):return int(os.path.basename(s)[:-4])#os.path.basename()返回path最后的文件名，[:-4],取后綴前的名字filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc)filepaths.sort(key=sortKeyFunc)print("[*] Reading train files...")#如果地址不存在，創建新地址文件夾if not os.path.exists(save_dir):os.mkdir(save_dir)os.mkdir(save_dir_test)os.mkdir('./example/train/noisy')os.mkdir('./example/train/original')os.mkdir('./example/test/noisy')os.mkdir('./example/test/original')print("[*] Applying noise...")# np.linspace(start,stop,num)創建等差數列sig = np.linspace(0,50,len(filepaths))np.random.shuffle(sig)# print(sig)sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test))np.random.shuffle(sig_test)for i in range(len(filepaths)):image = cv2.imread(filepaths[i])#將圖片變換成180*180大小的圖片image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)row,col,ch = image.shapemean = 0sigma = sig[i]# print("this is train sigma")# print(sigma)#np.random.normal(loc=mean,scale=sigma,size=(row,col,ch))生成高斯分布的概率密度隨機數，均值，方差，輸入樣式 #建立方差隨機的高斯噪聲，方差分布在0到50之間gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch))gauss = gauss.reshape(row,col,ch)noisy = image + gauss #np.clip(a,a_min,a_max)將輸入的原始a限制在a_min與a_max之間，小于a_min賦值為a_min,大于a_max賦值為a_maxnoisy = np.clip(noisy, 0, 255) #noise.astype('uint8'),轉變數據類型為uint8型，uint8為8位無符號整數類型，表示范圍為[0:255]noisy = noisy.astype('uint8')cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy)cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image)for i in range(len(filepaths_test)):image = cv2.imread(filepaths_test[i])image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)row,col,ch = image.shapemean = 0sigma = sig[i]# print("this is test sigma")# print(sigma)gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch))gauss = gauss.reshape(row,col,ch)noisy = image + gaussnoisy = np.clip(noisy, 0, 255)noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy)cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image)print("[*] Noisy and original images saved")if __name__ == "__main__":main()

原始圖像：

噪聲圖像：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python实现向图像随机添加高斯白噪声，并修改尺寸的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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