开门见山，直接使用 skimage 库为图像添加高斯噪声是很简单的：import skimage
origin = skimage.io.imread("./lena.png")
noisy = skimage.util.random_noise(origin, mode='gaussian', var=0.01)但是如果不用库函数而自己实现的话，有几个问题是值得注意的。彩图 or 灰度图读取图
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2023-08-11 16:39:00
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文章目录一、关键的API二、使用步骤1.引入库2.读入图片3.开始磨皮4.完整代码5.效果展示 相信很多人在照完照片之后都会选择修一下，亦或是开一个滤镜，磨皮这个词对经常修照片的人来说已经是基操，这个功能可以使图片变得更加的平滑从而增加照片的美感 那么利用Python也可以实现一键磨皮 下面将详细介绍如何用Python实现磨皮 一、关键的API实现磨皮的关键API是双边滤波cv2.bila
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2023-06-30 11:27:33
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import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
from skimage import io
import random
def addGaussNoise(origin,var=0.0005):#添加高斯噪声函数
var = random.uniform(0.0001, 0.04)
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2023-06-28 10:50:33
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文章目录一、random_noise函数介绍二、实际操作2.1.导入照片2.2.添加高斯噪声2.3.添加椒盐噪声2.4.对比 一、random_noise函数介绍首先，我们看一下random_noise的构造： floating-point image是浮点图的意思。**kwargs是关键字参数的意思，对这部分我也作一定的学习（之前不懂），改天写一个博客记录一下。它的作用：把多个关键字参数打包。
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2023-06-30 11:25:28
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1.高斯噪声是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和高温引起的传感器噪声,如下图：左上角第一个图是原图，其余图片分别是参数sigma取不同值时的图片: 5.给图片添加高斯噪声的源代码 这是其噪声图片可视化: 5.给图片添加高斯噪声的源代码 2.椒盐噪声也称为脉冲噪声，成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小
目录1.椒盐噪声2.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声：噪声幅度基本相同(0或255)，出现位置随机def add_noise_salt_pepper(img, salt, pepper=None):
"""添加椒盐噪声
:param img:输入灰度图像
:param salt:salt的概率
:param pepper:pepper的概率
:return:im
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2023-07-07 11:26:50
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支持添加噪点类型包括：添加高斯噪点、添加椒盐噪点、添加波动噪点、添加泊松噪点、添加周期性噪点、添加斑点噪点、添加相位噪点，还提供清除噪点的功能。我们先看一下实测效果：（test.jpg为原图，new.jpg为添加后的图片）测试添加椒盐噪点测试添加波动噪点测试添加高斯噪点针对上面刚生成的添加了30高斯噪点的图片，测试清理噪点的效果这里清除噪点采用的是中值滤波器，其实还有很多其他类型的滤波器，各有其优
# 给图片加散粒噪声的Python实现
在数字图像处理中，散粒噪声是一种常见的噪声类型，它会导致图像变得模糊或失真。为了模拟这种效果，我们可以通过在图像中添加随机的亮度变化来生成散粒噪声。
本文将介绍如何使用Python实现给图片加散粒噪声的方法，通过代码示例和详细说明，帮助读者了解这一过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读
Musa 噪声是一种特殊类型的噪声，它是一种随机生成的信号，具有平坦的频谱特性。给音频添加 Musa 噪声可以模拟真实
大家好，我是菜鸟哥。网上下载的 pdf 学习资料有一些会带有水印，非常影响阅读。比如下面的图片就是在 pdf 文件上截取出来的，今天我们就来用Python解决这个问题。 安装模块PIL：Python Imaging Library 是 python 上非常强大的图像处理标准库，但是只能支持 python 2.7，于是就有志愿者在 PIL 的基础上创建了支持 python 3的 pillow，并加
Python给图像添加噪声具体操作
在我们进行图像数据实验的时候往往需要给图像添加相应的噪声，那么该怎么添加呢，下面给出具体得操作方法。
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2023-08-01 15:23:33
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音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。 我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch shiftin
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2023-09-01 08:58:55
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问题导入在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类、回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海量数
作者：宝言
SNR信噪比 = ------------------------- = ----------------------------------------- = &
#库的导入
import numpy as np
import pandas as pd
import math
#激活函数
def tanh(x):
return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))
#激活函数偏导数
def de_tanh(x):
return (1-x**2)
#小波基函数
def wavelet(x)
鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家、内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）Python 给音频加噪声（Musa 噪声）1. 简介
在音频处理领域，噪声是指与原始音频信号混合的不需要的声音。Musa 噪声是一种特殊类型的噪声，它是一
## Python给音频加Musa噪声
在音频处理和信号处理领域，噪声是一个非常重要的概念。噪声可以是各种各样的，其中Musa噪声是一种常见的噪声类型，通常用于模拟真实环境中的背景噪声。在Python中，我们可以使用一些库和工具来给音频信号添加Musa噪声，使得音频更加真实和生动。
### Musa噪声的介绍
Musa噪声是一种特定频谱密度的噪声，常见于广播、电视和音频处理中。它的频谱密度随
# Python给灰度图加噪声的实现方法
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python给灰度图添加噪声。我们将首先给出整个实现过程的步骤，并使用表格形式列出每个步骤所需的代码和注释。接下来，我们将详细解释每个步骤的实现细节，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现该功能的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取灰度图像 |
| 2
要给音频添加噪声，可以使用Python的音频处理库pydub和numpy。首先，确保你已经安装了这两个库。可以使用以下命令安装：pip install pydub numpy下面是一个示例，将音频添加musa噪声：from pydub import AudioSegment
import numpy as np
# 加载音频文件
audio = AudioSegment.from_file("i
在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比(SNR)的高斯白噪声“，即：awgn(x,snr,’measured’,'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比(比值)为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。这里涉及三
