本文實(shí)例為大家分享了OpenCV實(shí)現(xiàn)高斯噪聲的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

OpenCV 中提供了fill()函數(shù)可以產(chǎn)生均勻分布或者高斯分布（正態(tài)分布）的隨機(jī)數(shù)，我們可以利用該函數(shù)產(chǎn)生符合高斯分布的隨機(jī)數(shù)，之后在圖像中加入這些隨機(jī)數(shù)即可 

void fill( InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange = false );

• mat：用于存放隨機(jī)數(shù)的矩陣，目前只支持低于5通道的矩陣。
• distType：隨機(jī)數(shù)分布形式選擇標(biāo)志，目前生成的隨機(jī)數(shù)支持均勻分布（RNG::UNIFORM，0）和高斯分布（RNG::NORMAL，1）。
• a：確定分布規(guī)律的參數(shù)。當(dāng)選擇均勻分布時，該參數(shù)表示均勻分布的最小下限；當(dāng)選擇高斯分布時，該參數(shù)表示高斯分布的均值。
• b：確定分布規(guī)律的參數(shù)。當(dāng)選擇均勻分布時，該參數(shù)表示均勻分布的最大上限；當(dāng)選擇高斯分布時，該參數(shù)表示高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差。
• saturateRange：預(yù)飽和標(biāo)志，僅用于均勻分布。

該函數(shù)用于生成指定分布形式的隨機(jī)數(shù)填充矩陣，可以生成符合均勻分布的隨機(jī)數(shù)和符合高斯分布隨機(jī)數(shù)。函數(shù)的第一個參數(shù)輸入用于存儲生成隨機(jī)數(shù)的矩陣，但是矩陣的通道數(shù)必須小于等于4。第二個參數(shù)是選擇隨機(jī)數(shù)分布形式的標(biāo)志，該函數(shù)目前只支持兩種分布形式，分別是均勻分布（RNG::UNIFORM，簡記0）和高斯分布（RNG::NORMAL，簡記1）。函數(shù)的第三個和第四個參數(shù)為確定隨機(jī)數(shù)分布規(guī)律的參數(shù)，第三個參數(shù)在均勻分布時表示均勻分布的最小下限，在高斯分布時表示高斯分布的均值；第四個參數(shù)在均勻分布時表示均勻分布的最大上限，在高斯分布時表示高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差。最后一個參數(shù)是預(yù)飽和標(biāo)志，僅用于均勻分布，我們使用其默認(rèn)式即可。

在圖像中添加高斯噪聲大致分為以下4個步驟：

Step1：首先需要創(chuàng)建一個與圖像尺寸、數(shù)據(jù)類型以及通道數(shù)相同的Mat類變量.
Step2：通過調(diào)用fill()函數(shù)在Mat類變量中產(chǎn)生符合高斯分布的隨機(jī)數(shù)。
Step3：將原圖像和含有高斯分布的隨機(jī)數(shù)矩陣相加。
Step4：得到添加高斯噪聲之后的圖像。

簡單示例

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// Created by smallflyfly on 2021/6/11.
//
 
 
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
 
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
 
    Mat im = imread("test.jpg");
    resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
 
    Mat gray;
    cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);
 
    Mat rgbNoise = Mat::zeros(im.rows, im.cols, im.type());
    Mat grayNoise = Mat::zeros(gray.rows, gray.cols, gray.type());
 
    RNG rng;
    rng.fill(rgbNoise, RNG::NORMAL, 10, 20);
    rng.fill(grayNoise, RNG::NORMAL, 10, 20);
 
    imshow("three channels noise", rgbNoise);
    imshow("one channels noise", grayNoise);
 
    im = im + rgbNoise;
    gray = gray +grayNoise;
 
    imshow("add noise rgb", im);
    imshow("add noise gray", gray);
 
    waitKey(0);
 
    destroyAllWindows();
 
 
    return 0;
 
}

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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