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創建與另一個圖像具有相同均值和(偏斜)分布的隨機噪聲圖像

創建與另一個圖像具有相同均值和(偏斜)分布的隨機噪聲圖像

開心每一天1111 2021-11-02 20:16:39
我有一個表示為 uint16 numpy 數組 ( orig_arr) 且分布偏斜的圖像。我想創建一個新noise_arr的隨機值數組 ( ),但它與 的均值和標準差相匹配orig_img。我相信這將需要兩個主要步驟:測量平均值和分布 orig_arr使用步驟 1 中測量的均值和分布創建一個新的隨機值數組我幾乎不知道如何做到這一點,但這里有一個示例圖像和一些代碼,可以幫助您入門:示例圖片:https : //drive.google.com/open?id=1bevwW-NHshIVRqni5O62QB7bxcxnUier(看起來是空白但不是)如果它真的只是一個字符串并且你想要的數據總是在同一個位置你可以這樣做。String = "Sat Apr 18 23:22:15 PDT 2009"hour = String[11:13]print(hour)這返回,23即使它來自日期時間或其他東西,這也是一樣的。如果這是函數的其他輸出,您可以將其轉換為字符串,然后以相同的方式提取數據。hour = str(some_output)[11:13]但是,如果您不確定您想要的數據將始終位于字符串的同一位置,那么我會建議以下內容。import resomestring = "More text here Sat Apr 18 23:22:15 PDT 2009 - oh boy! the date could be anywhere in this string"regex = re.search('\d{2}\:\d{2}\:\d{2}', somestring)hour = regex.group()[:2]print(hour)regex.group() 正在返回,23:22:15然后 [:2] 提取前兩項返回,23
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1 回答

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翻翻過去那場雪

TA貢獻2065條經驗 獲得超14個贊

我認為scipy.stats.skewnorm可能會奏效。它可以讓您表征偏態正態分布,還可以從偏態正態分布中采樣數據。


現在......也許這對你的數據來說是一個糟糕的假設......也許它不是正常的,但這是我嘗試的第一件事。


# import skewnorm

from scipy.stats import skewnorm


# find params

a, loc, scale = skewnorm.fit(orig_arr)


# mimick orig distribution with skewnorm

# keep size and shape the same as orig_arr

noise_arr = skewnorm(a, loc, scale).rvs(orig_arr.size).astype('uint16').reshape(orig_array.shape)

有更多關于探索這種數據的細節......繪制它......比較它......在這里: 如何創建uint16高斯噪聲圖像?


此外...我認為使用imshow和設置vmin,并vmax可以讓你看看你的數據的圖像或熱圖是該范圍敏感。上面的鏈接也證明了這一點。


希望有幫助!


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反對 回復 2021-11-02
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