【opencv450】椒盐噪声demo

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#opencv #计算机视觉 #cv #人脸识别 #cmake

椒盐噪声

源码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;


//椒盐噪声函数
void saltAndPepper(Mat image, int n)
{
    int i = 0, j = 0, write_black = 0;
    for (int k = 0; k < n; ++k)
    {
        //随机确定图像中位置




        i = rand() % image.cols;//取余数运算，保证在图像的列数内
        j = rand() % image.rows;//取余数运算，保证在图像的行数内
        write_black = 1;// rand() % 2;//判定为白色噪声还是黑色噪声的变量
        if (write_black == 0)
        {//添加白色噪声
            if (image.type() == CV_8UC1)
            {//处理灰度图像
                image.at<uchar>(j, i) = 255;//白色噪声
            }
            else if (image.type() == CV_8UC3) {//处理彩色图像
                image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;//Vec3b为opencv定义的3个值的向量类型
                image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;//[]制定通道，B:0,G:1,R:2
                image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
            }
        }
        else
        {//添加黑噪声
            if (image.type() == CV_8UC1)
            {
                image.at<uchar>(j, i) = 0;
            }
            if (image.type() == CV_8UC3)
            {
                image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 0;//Vec3b为opencv定义的3个值的向量类型
                image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 0;//[]制定通道，B:0,G:1,R:2
                image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 0;
            }




        }
    }
}


int main() {
    Mat img_ = imread(".\\5.jpg");
    Mat img;
    resize(img_, img, Size(img_.cols / 2, img_.rows / 2));
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    if (img.empty() || gray.empty()) {
        cout << "请确认输入的路径是否正确" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("luffy原图", img);
    imshow("luffy_gray原图", gray);
    saltAndPepper(img, 1000);//彩色图像添加椒盐噪声
    saltAndPepper(gray, 1000);//灰度图像添加椒盐噪声
    imshow("luffy添加噪声", img);
    imshow("luffy_gray添加噪声", gray);
    imwrite(".\\salt5.jpg", img);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51326570/article/details/115184484