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.shape[0]):

for j in range(image.shape[1]):

rdn = random.random()

if rdn < prob:

output[i][j] = 0

elif rdn > thres:

output[i][j] = 255

else:

output[i][j] = image[i][j]

return output

def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001):

'''

添加高斯噪声

mean : 均值

var : 方差

'''

image = np.array(image/255, dtype=float)

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)

out = image + noise

if out.min() < 0:

low_clip = -1.

else:

low_clip = 0.

out = np.clip(out, low_clip, 1.0)

out = np.uint8(out*255)

#cv.imshow("gasuss", out)

return out

可见，只要我们得到满足某个分布的多维数组，就能作为噪声添加到图片中。

例如：

import cv2

import numpy as np

>>> im = np.empty((5,5), np.uint8) # needs preallocated input image

>>> im

array([[248, 168, 58, 2, 1], # uninitialized memory counts as random, too ? fun ;)

[ 0, 100, 2, 0, 101],

[ 0, 0, 106, 2, 0],

[131, 2, 0, 90, 3],

[ 0, 100, 1, 0, 83]], dtype=uint8)

>>> im = np.zeros((5,5), np.uint8) # seriously now.

>>> im

array([[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

>>> cv2.randn(im,(0),(99)) # normal

array([[ 0, 76, 0, 129, 0],

[ 0, 0, 0, 188, 27],

[ 0, 152, 0, 0, 0],

[ 0, 0, 134, 79, 0],

[ 0, 181, 36, 128, 0]], dtype=uint8)

>>> cv2.randu(im,(0),(99)) # uniform

array([[19, 53, 2, 86, 82],

[86, 73, 40, 64, 78],

[34, 20, 62, 80, 7],

[24, 92, 37, 60, 72],

[40, 12, 27, 33, 18]], dtype=uint8)

然后再：

img = ...

noise = ...

image = img + noise

参考链接：

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