opencv处理图片批量添加噪声、以及光照、黑暗处理

原创

已于 2022-03-26 14:26:04 修改 · 7.5k 阅读

43 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #python

于 2022-03-26 14:20:01 首次发布

该文章已生成可运行项目，

本文整理了常见的通过opencv实现数据处理的函数：包括、添加噪声（高斯、椒盐、随机噪声）、灰暗化处理、光照处理。目的在于往数据集里增加噪声，略微增加数据集的挑战性。并通过函数批量实现数据的处理。

import os
import cv2
import numpy as np
import random
####变亮
def imgBrightness(img1, c, b):
    h, w, ch = img1.shape
    blank = np.zeros([h, w, ch], img1.dtype)
    rst = cv2.addWeighted(img1, c, blank, 1-c, b)
    return rst
### 变暗
def darker(image, percetage=0.9):
    image_copy = image.copy()
    w = image.shape[1]
    h = image.shape[0]
    # get darker
    for xi in range(0, w):
        for xj in range(0, h):
            image_copy[xj, xi, 0] = int(image[xj, xi, 0] * percetage)
            image_copy[xj, xi, 1] = int(image[xj, xi, 1] * percetage)
            image_copy[xj, xi, 2] = int(image[xj, xi, 2