Añadir ruido gaussiano a una imagen sin numpy.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 22, 2023 at 7:18 pm

   Desafortunadamente, no es posible implementar la función np.random.normal sin utilizar numpy. Esta función forma parte de la biblioteca numpy y está diseñada específicamente para generar números aleatorios distribuidos normalmente.

   Sin embargo, existen formas alternativas de generar ruido gaussiano sin utilizar la función np.random.normal. Un enfoque es utilizar la función randn de la biblioteca OpenCV, que genera una matriz de números extraídos de una distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1. Puede escalar la salida de esta función por un factor de su elección para obtener la varianza deseada, y luego agregar este ruido a su imagen.

   Aquí hay un ejemplo de implementación de este enfoque:

   import cv2
   
   def agregar_ruido(img, var):
       media = 0
       std_dev = var ** 0.5
       gaussiano = std_dev * cv2.randn(img.shape[:2], dtype=cv2.CV_32F)
       imagen_ruidosa = img.astype(np.float32) + gaussiano
       cv2.normalize(imagen_ruidosa, imagen_ruidosa, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=-1)
       imagen_ruidosa = imagen_ruidosa.astype(np.uint8)
       return imagen_ruidosa
   

   En esta implementación, el parámetro var controla la varianza del ruido gaussiano, que se calcula como la raíz cuadrada de la varianza deseada. La función cv2.randn genera una matriz de números aleatorios con la misma forma que la imagen de entrada, y escalamos esto por la desviación estándar calculada antes de agregarlo a la imagen.

   Tenga en cuenta que debemos convertir los datos de la imagen a float32 antes de agregar el ruido para evitar desbordamiento de enteros, y luego normalizamos el resultado de nuevo al rango [0, 255] antes de convertirlo de nuevo a uint8.

Comments are closed.