add_noise_distribution — 2D `noise` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "add_noise_distribution", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:add_noise_distribution(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

用法

向图像添加加性噪声。实现仅支持高斯（正态分布）噪声，与 `add_noise_white 共享 _sh_noise 中的 gaussian 分支。随机数使用由 a 决定的固定种子（int(a*997)+7`）生成，因此相同的 a 每次都会产生相同的噪声（确定性）。b 将噪声标准差调整为 0.02〜0.22。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

HALCON の `add_noise_distribution`（任意の確率分布（ヒストグラム指定）に従うノイズを加える演算）とは異なり、この実装は常にガウス分布のノイズしか生成できない近似 —— 分布形状の指定は反映されない。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`noise`)

add_noise_white

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

add_noise_distribution — 2D noise op

用法