接下来，我们可以使用统计方法来更准确地量化噪声的类型和强度。例如，我们可以计算图像的直方图，高斯噪声通常会使直方图呈现钟形分布，而椒盐噪声则会在直方图的两端出现峰值。此外，我们还可以计算图像的均值和标准差，标准差越大，通常表示噪声强度越高那帮我用pathon写个代码

当然，为了检测图像中的噪声类型和强度，你可以使用Python的`numpy`库来进行一些基本的统计分析。这里是一个简单的例子，展示如何计算直方图、均值和标准差：

import numpy as np
from skimage import io, exposure
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
image_path = 'your_image_file.jpg'  # 替换为你要处理的实际图片路径
img = io.imread(image_path)

# 转换成灰度图像（如果需要）
if img.ndim == 3 and img.shape[-1] == 3:
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 如果使用OpenCV (cv2)
else:
    img_gray = img

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img_gray.flatten(), bins='auto')
plt.figure()
plt.plot(bins[:-1], hist, rwidth=0.85)
plt.title('Image Histogram')

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(img_gray)
std_dev = np.std(img_gray)

print(f"Mean: {mean}")
print(f"Standard Deviation: {std_dev}")

# 可视化结果
plt.show()