Python+OpenCV批量给图片加噪声

利用python和opencv批量给图像加噪声（椒盐噪声、高斯噪声、随机噪声）

导入头文件

import os
import cv2
import numpy as np
import random

添加椒盐噪声

def sp_noise(noise_img, proportion):'''添加椒盐噪声proportion的值表示加入噪声的量，可根据需要自行调整return: img_noise'''height, width = noise_img.shape[0], noise_img.shape[1]#获取高度宽度像素值num = int(height * width * proportion) #一个准备加入多少噪声小点for i in range(num):w = random.randint(0, width - 1)h = random.randint(0, height - 1)if random.randint(0, 1) == 0:noise_img[h, w] = 0else:noise_img[h, w] = 255return noise_img

添加高斯噪声

def gaussian_noise(img, mean, sigma):
'''此函数用将产生的高斯噪声加到图片上传入:img   :  原图mean  :  均值sigma :  标准差返回:gaussian_out : 噪声处理后的图片'''# 将图片灰度标准化img = img / 255# 产生高斯 noisenoise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)# 将噪声和图片叠加gaussian_out = img + noise# 将超过 1 的置 1，低于 0 的置 0gaussian_out = np.clip(gaussian_out, 0, 1)# 将图片灰度范围的恢复为 0-255gaussian_out = np.uint8(gaussian_out*255)# 将噪声范围搞为 0-255# noise = np.uint8(noise*255)return gaussian_out# 这里也会返回噪声，注意返回值

添加随机噪声

def random_noise(image,noise_num):'''添加随机噪点（实际上就是随机在图像上将像素点的灰度值变为255即白色）param image: 需要加噪的图片param noise_num: 添加的噪音点数目return: img_noise'''# 参数image：，noise_num：img_noise = image# cv2.imshow("src", img)rows, cols, chn = img_noise.shape# 加噪声for i in range(noise_num):x = np.random.randint(0, rows)#随机生成指定范围的整数y = np.random.randint(0, cols)img_noise[x, y, :] = 255return img_noise

读取并保存

该函数读取文件夹的原始图片，调用加噪声函数之后，接收返回值，并保存至指定文件下（批量操作）

def convert(input_dir, output_dir):for filename in os.listdir(input_dir):path = input_dir + "/" + filename # 获取文件路径print("doing... ", path)noise_img = cv2.imread(path)#读取图片img_noise = gaussian_noise(noise_img, 0, 0.12) # 高斯噪声# img_noise = sp_noise(noise_img,0.025)# 椒盐噪声#img_noise  = random_noise(noise_img,500)# 随机噪声cv2.imwrite(output_dir+'/'+filename,img_noise )

程序入口

input_dir为原图片（数据集）所在文件夹
output_dir为生成图片的存放路径

if __name__ == '__main__':input_dir = "C:/Users/15535/Desktop/picture"    # 输入数据文件夹output_dir = "C:/Users/15535/Desktop/out" # 输出数据文件夹convert(input_dir, output_dir)

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