如何对有错误的图像进行降级

Question

我想在图像内产生合成噪声。如何在每个点具有独立的错误概率的情况下，对具有错误的黑白图像进行降级。我将如何在Python中执行此操作（例如错误概率= 0.0011）？

Answer 1

这是一个示例程序，使用Pillow库简单地将“降级”像素替换为黑色

from PIL import Image
import random

img = Image.open('text.png')
pixels = img.load()

for x in range(img.size[0]):
    for y in range(img.size[1]):
        if random.random() < 0.011:
            pixels[x,y] = 0 # only 1 number given since the image is grayscale

img.save('text_degraded.png')

我将概率提高到0.011，以使其更加引人注目，这是输出

Answer 2

这里是使用OpenCV + skimage.util.random_noise的矢量化方法。您可以尝试使用skimage.util.random_noise，localvar，pepper和s&p等噪声模式来获得所需的结果。您可以使用speckle参数设置噪声比例。这是将amount与s&p结合使用的示例：

amount=0.011