python添加高斯噪声

在Python中，可以使用NumPy库来添加高斯噪声。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, mean=0, std=1):
    """
    Add Gaussian noise to an image.
    :param image: a NumPy array representing the image
    :param mean: the mean of the Gaussian distribution (default: 0)
    :param std: the standard deviation of the Gaussian distribution (default: 1)
    :return: a NumPy array representing the noisy image
    """
    noisy_image = np.zeros(image.shape, np.float32)
    noise = np.random.normal(mean, std, image.shape)
    cv2.addWeighted(image, 1, noise, 1, 0, noisy_image, dtype=cv2.CV_32F)
    return noisy_image

在这个函数中，我们首先创建一个大小与输入图像相同的全零NumPy数组，然后使用NumPy的random.normal函数生成一个高斯分布的噪声数组。最后，我们使用cv2.addWeighted函数将原始图像与噪声图像相加，以产生最终的带有高斯噪声的图像。

你可以在调用函数时指定高斯分布的均值和标准差。默认情况下，均值为0，标准差为1。