add_noise_white — 2D `noise` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "add_noise_white", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:add_noise_white(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

加入高斯白雜訊（以 `np.random.default_rng 產生，標準差為 0.02+0.2*b）。亂數種子透過 int(a*997)+7 由 a 決定性地導出，因此相同的 a 總會重現相同的雜訊型態（注意這並非真正隨機，a 被當作選擇「雜訊外觀類型」的偽旋鈕使用）。相當於 HALCON 的 add_noise_white`（Add noise to an image.）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a は乱数シード(=ノイズパターン)を、b` はノイズの強さ(標準偏差)

を振る。両方が使われるが、`a` の意味は「強さ」ではなく「パターン」で

ある点が他の op と異なる。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`noise`)

add_noise_distribution

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

add_noise_white — 2D noise op

用法