在Python中将高斯噪声添加到TIF图像文件中,可以使用OpenCV库和NumPy库来实现。下面是一个完整的代码示例:
import cv2
import numpy as np
def add_gaussian_noise(image_path, output_path, mean, std_dev):
# 读取TIF图像文件
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 生成与图像大小相同的高斯噪声
noise = np.random.normal(mean, std_dev, image.shape)
# 将高斯噪声添加到图像中
noisy_image = image + noise
# 将像素值限制在0-255范围内
noisy_image = np.clip(noisy_image, 0, 255)
# 将图像保存为TIF文件
cv2.imwrite(output_path, noisy_image)
# 示例用法
image_path = "input.tif"
output_path = "output.tif"
mean = 0 # 噪声的均值
std_dev = 50 # 噪声的标准差
add_gaussian_noise(image_path, output_path, mean, std_dev)
上述代码中,首先使用cv2.imread()
函数读取TIF图像文件,并将其转换为灰度图像。然后,使用np.random.normal()
函数生成与图像大小相同的高斯噪声。接下来,将高斯噪声添加到图像中,并使用np.clip()
函数将像素值限制在0-255范围内。最后,使用cv2.imwrite()
函数将添加了高斯噪声的图像保存为TIF文件。
请注意,代码中的image_path
和output_path
分别表示输入图像文件路径和输出图像文件路径。mean
和std_dev
分别表示高斯噪声的均值和标准差,可以根据需要进行调整。
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