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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 7
1
Software Development

【錢不夠買ps的我,只好用OpenCV來修圖了!】系列 第 7

【沒錢ps,我用OpenCV!】Day 7 - 日系濾鏡4,運用 OpenCV 為圖片增加一些顆粒感 (增加高斯噪點) add gaussian noise

先來看看今天的結果圖 (增加顆粒感)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424QN7UNaCjM5.png

比較一下原圖:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424tdM9bTGh1Q.png

-> 此篇文章的程式碼 github

Day07_增添顆粒感(增加高斯噪聲)_add_gaussian_noise.ipynb

前言

我們繼續製作屬於自己的日系濾鏡啦!
日系濾鏡的修圖過程,大致上有以下步驟:

文章 階段目標
【Day4】 1. 調亮光線 (調整光線)
【Day5】 2. 加強飽和度 (調整飽和度)
【Day6】 3. 將照片調成冷色調
【Day7】 4. 增添顆粒感
5. 降低對比
6. 降低高光

接下來的日子裡我們就來一個個用程式碼實現!

運用 OpenCV 為圖片增加一些顆粒感 (增加高斯噪點)

def gaussian_noise(img, mean=0, sigma=0.1):
    
    # int -> float (標準化)
    img = img / 255
    # 隨機生成高斯 noise (float + float)
    noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
    # noise + 原圖
    gaussian_out = img + noise
    # 所有值必須介於 0~1 之間,超過1 = 1,小於0 = 0
    gaussian_out = np.clip(gaussian_out, 0, 1)
    
    # 原圖: float -> int (0~1 -> 0~255)
    gaussian_out = np.uint8(gaussian_out*255)
    # noise: float -> int (0~1 -> 0~255)
    noise = np.uint8(noise*255)
    
    print("gaussian noise: ")
    show_img(noise)
    
    print("Picture add gaussian noise: ")
    show_img(gaussian_out)

#     return gaussian_out , noise
    

我們實際上做了什麼事呢?

我們先認識什麼是高斯噪聲

要講解這個我們可以先從理解高斯分佈開始說明,

-> 那什麼是高斯分佈呢?
其實只是講得比較厲害一點而已,
就是我們所熟悉的常態分佈啦~

任何事情分佈的常態,都會接近高斯分佈
所以我們今天將噪聲取一個高斯分佈的值,
就成為我們的高斯噪聲

我們的高斯噪聲大概長這樣(平均=0,標準差 = 0.1):
(請注意:雖然是常態分佈,但值依然是隨機的,所以每次產生的結果都會不同!)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424DNqBs0Mcc7.png

將高斯噪聲疊加到我們的圖上,產生我們要的「顆粒感」

講簡單點,其實就是把噪聲到圖上加起來而已哈哈哈哈。
上面已經有標準差 = 0.1的結果,
我們下面換一個比較大一點的標準差 = 0.5的結果,我們看看有什麼樣的效果~~~

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200919/20120424p9lMe3TYvp.png

說不定有人喜歡這種圖片的感覺?

Reference

https://www.pythonf.cn/read/57067

https://kknews.cc/zh-tw/code/oka9mbm.html

https://blog.csdn.net/zh_jessica/article/details/77967650

https://www.cnblogs.com/lfri/p/10627595.html


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