给图片快速添加泊松噪声

看过很多博客，讲的都乱七八糟，有的写的很麻烦，比如对一张图片逐元素添加噪声，这很浪费时间，下面，我教大家如何快速一步添加泊松噪声。

首先要用到牛批库和cv库（numpy，opencv）

调用函数

np.random.poisson()

就行了，下面看具体的例子

import numpy as np
import cv2

path = 'aaa.png'

image = cv2.imread(path)  # 读取图像

mean_bosong = 120 # 泊松分布均值

# 添加噪声
noise_type = np.random.poisson(lam=mean_bosong, size=image.shape).astype(np.float64)  # 生成泊松噪声，size为图像尺寸
noise_image = noise_type + image.astype(np.float64) - mean_bosong  # 将原图与噪声叠加，并减去均值，不然图像整体像素会增加

noise_image = np.clip(noise_image, 0, 255).astype(np.uint8)  # 控制像素值在0到255
cv2.imshow('addnoise', noise_image) # 显示
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)

看一下效果：

 

左侧为泊松均值120，右侧为原图。希望这个代码能帮助那些图像去噪方向的同学和朋友。