out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码：

out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)
out = np.clip(out, 0, 1)
gasuss_image = np.uint8(out * 255)

这里主要进行了两个简化：

1. `if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0.` 这行代码可以用 `np.clip(out, 0, 1)` 来代替，它可以把数组中小于0的值都变成0，大于1的值都变成1。

2. `gasuss_image = np.uint8(out *255)` 这行代码将 out 数组中的小数转换成了 0-255 的整数，同时使用了 np.uint8 将其转换为无符号 8 位整数。

相关问题

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    image = image / 255.0
    num = int(percent * image.size)
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    image_flat = image.flatten()
    image_flat[coords] += noise
    image = np.clip(image_flat, 0, 1)
    return np.uint8(image * 255)

percent = 0.01
out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)
gasuss_image = out.astype(np.uint8)

这段代码的作用是给灰度图像添加高斯噪声。首先将图像转为浮点型，然后根据噪声比例计算需要添加的噪声数量。随机生成噪声坐标和噪声值，然后将噪声添加到图像中。最后将图像像素值限制在0到1之间，并将其转换为8位整数型。

def add_gaussian_noise（image， percent， mean=0， var=0.04）： # 将图像转为浮点型 image = np.array（image / 255， dtype=float） # 计算噪声数量 num = int（percent * image.size） # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint（0， image.size， num） noise = np.random.normal（mean， var ** 0.5， num） # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image % = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise（grayImage， percent） if out.min（） < 0： low_clip = -1.否则：low_clip = 0。out = np.clip （ out ， low_clip ，1） gasuss_image = np.uint8（out *255）简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    # 将图像转为浮点型
    image = image / 255.0
    # 计算噪声数量
    num = int(percent * image.size)
    # 生成坐标和噪声
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    # 添加噪声
    image.flat[coords] += noise
    image = np.clip(image, 0, 1)
    # 噪声比例
    out = image * percent
    gasuss_image = np.uint8(out * 255)
    return gasuss_image

这个函数的作用是给灰度图像添加高斯噪声。其中，`image` 是一个灰度图像，`percent` 是噪声比例，`mean` 和 `var` 分别是高斯分布的均值和方差。函数首先将图像转为浮点型，并计算噪声数量。然后，随机生成噪声的坐标和噪声值，并将噪声添加到图像中。最后，将图像像素值限制在 0 到 1 之间，并将噪声比例乘以图像像素值，得到最终的带有噪声的图像。