使用skimage.util库生成随机垂直条纹图像的Python函数

skimage.util库是scikit-image图像处理库中的一个工具库，提供了一些辅助处理图像的函数。生成随机垂直条纹图像可以使用其中的random_noise()函数。

random_noise()函数用于生成包含随机数的噪声图像，可以用于创建噪声图像或将噪声添加到原始图像中。

下面是一个使用skimage.util库生成随机垂直条纹图像的Python函数的示例：

from skimage.util import random_noise
import numpy as np

def generate_striped_image(height, width, stripe_width):
    # 创建一个空白图像
    image = np.zeros((height, width))

    # 生成垂直条纹图像
    for i in range(stripe_width, width, stripe_width*2):
        image[:, i:i+stripe_width] = 1

    # 添加随机噪声
    image = random_noise(image, mode='s&p', amount=0.05)

    return image

在这个函数中，我们首先创建一个指定高度和宽度的空白图像。然后使用一个循环来生成垂直条纹，将图像中每隔stripe_width个像素列的像素值设为1。最后，通过调用random_noise()函数来添加随机噪声到图像中，可以使用's&p'模式来添加盐和胡椒噪声，amount参数指定噪声的数量。

下面是一个例子，演示如何使用这个函数生成随机垂直条纹图像并显示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成100x100的随机垂直条纹图像，条纹宽度为10个像素
image = generate_striped_image(100, 100, 10)

# 显示图像
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个100x100的随机垂直条纹图像，条纹宽度为10个像素。然后使用matplotlib库中的imshow()函数来显示图像，并将色彩映射设为'gray'以显示灰度图像。最后使用axis()函数关闭坐标轴，通过show()函数显示图像。

运行这个例子，会显示一个具有随机垂直条纹和噪声的图像。可以根据需要调整函数中的参数来生成不同尺寸和宽度的随机垂直条纹图像。