randn函数加噪声_numpy给图片加高斯噪声

可以使用`numpy.random.randn`函数生成高斯分布的随机数，并将其加到图片的每个像素值上，从而实现给图片加高斯噪声的效果。具体步骤如下：

1. 导入numpy库和matplotlib库（用于显示图片）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载图片，并将其转换为numpy数组：

img = plt.imread('image.jpg')
img_arr = np.array(img)

3. 生成与图片大小相同的高斯噪声数组：

noise = np.random.randn(*img_arr.shape)

4. 定义噪声强度（标准差），并将噪声数组乘以该强度：

noise_std = 0.1
noise *= noise_std

5. 将噪声数组加到图片数组上，并对超过像素值范围 [0,1] 的值进行截断：

img_noisy = np.clip(img_arr + noise, 0, 1)

6. 显示加噪声后的图片：

plt.imshow(img_noisy)
plt.show()

注意：此方法仅适用于灰度图像或单通道图像。对于RGB图像，需要将每个通道分别加噪声。