如何解决skimage.util.random_noise 方法的“salt_vs_pepper”参数如何影响生成的图像？
我正在方法 <?php
$arrNum = [2,5,6,8];
$arrNumDouble = array_map(
function($el) {
return [$el,2*$el];
},$arrNum
);
#var_export($arrNumDouble);
foreach($arrNumDouble as $el) {
echo "2 * $el[0] = $el[1]" . PHP_EOL;
}
中试验 salt_vs_pepper 的各种值。在以下示例中，我有一个 100X100 的图像并为各种值生成了输出
'salt_vs_pepper'
https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.util.html
salt_vs_pepper=0.3
salt_vs_pepper=0.5
salt_vs_pepper=0.8
salt_vs_pepper=0.9
salt_vs_pepper=1.0
Python 代码片段
skimage.util.random_noise问题
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import skimage
from skimage import io
width=100
white_color=255
salt_pepper=0.5
mode="s&p"
#mode="salt"
img = np.zeros([width,width,1],dtype=np.uint8)
img.fill(white_color)
img=skimage.util.random_noise(img,mode=mode,seed=None,clip=True,salt_vs_pepper=salt_pepper)
folder_script=os.path.dirname(__file__)
absolute_filepath=os.path.join(folder_script,"results-%s.png" % (salt_pepper))
io.imsave(absolute_filepath,img)
#
#Count of black pixels
#
all_black_indices=np.where(img < 1)
all_white_indices=np.where(img == 1)
print("Total black pixels=%d" % (len(all_black_indices[0])))
print("Total white pixels=%d" % (len(all_white_indices[1])))
是如何工作的？我本来希望这个值代表一个像素是 salt_vs_pepper （白色）的概率？但是，由此产生的图像似乎与这种想法相矛盾？
示例
当 salt 为 0.9 时，我预计大约 10% 的像素为 salt_vs_pepper，即黑色。对于 100X100 图像，这相当于 1000 像素。但是，pepper 像素的实际计数少于 100。为什么？
谢谢。
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