数字图像处理 给图片加噪声

import argparse
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage

img=cv2.imread('lena.png')
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#盐
img_salt=skimage.util.random_noise(image=img, mode='salt', clip=True, amount=0.1)
#椒
img_pepper=skimage.util.random_noise(image=img, mode='pepper', clip=True, amount=0.1)
#椒盐噪声
img_sp=skimage.util.random_noise(image=img, mode='s&p', clip=True, amount=0.1)
#高斯噪声
img_gaus=skimage.util.random_noise(image=img, mode='gaussian',clip=True,mean=0,var=0.01)
#斑点噪声
img_spe=skimage.util.random_noise(image=img, mode='speckle',clip=True)

#子图显示
f=plt.figure()
f.add_subplot(2,3,1)
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.title('oringin')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
f.add_subplot(2,3,2)
plt.imshow(img_gaus,cmap='gray')
plt.title('gaussian')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
f.add_subplot(2,3,3)
plt.imshow(img_salt,cmap='gray')
plt.title('salt')
plt.xticks([]),plt.yticks([])

f.add_subplot(2,3,4)
plt.imshow(img_pepper,cmap='gray')
plt.title('pepper')
plt.xticks([]),plt.yticks([])

f.add_subplot(2,3,5)
plt.imshow(img_sp,cmap='gray')
plt.title('salt and pepper')
plt.xticks([]),plt.yticks([])

f.add_subplot(2,3,6)
plt.imshow(img_spe,cmap='gray')
plt.title('speckle')
plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()

最后

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