数据增强python代码

2023-12-22 21:38:36

做了很多工作，但是很多还是不理解，然后比较容易忘记，还是记在博客比较方便以后翻阅吧

import cv2
import numpy as np
import os.path
import copy


def SaltAndPepper(src,percetage):
    SP_NoiseImg=src.copy()
    SP_NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
    for i in range(SP_NoiseNum):
        randR=np.random.randint(0,src.shape[0]-1)
        randG=np.random.randint(0,src.shape[1]-1)
        randB=np.random.randint(0,3)
        if np.random.randint(0,1)==0:
            SP_NoiseImg[randR,randG,randB]=0
        else:
            SP_NoiseImg[randR,randG,randB]=255
    return SP_NoiseImg


def addGaussianNoise(image,percetage):
    G_Noiseimg = image.copy()
    w = image.shape[1]
    h = image.shape[0]
    G_NoiseNum=int(percetage

文章来源:https://blog.csdn.net/kelly1250230225/article/details/135161037
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