# 加入高斯噪声（均值： mean ，方差： var ，比例： percent ) image = np.array ( grayImage /255, dtype = float ) # 图像加入噪声比例 percent = 0.01 num = int(percent * image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1 = np.random.randint(image.shape[0]) temp2 = np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var **0.5,1) image[temp1][temp2] += noise out = image请简化以上代码

以下是简化后的代码：

# 导入库
import numpy as np

# 定义函数
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

# 使用示例
grayImage = ...  # 灰度图像
percent = 0.01   # 噪声比例
out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)

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def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001): ''' 添加高斯噪声 mean : 均值 var : 方差 ''' image = np.array(image / 255, dtype=float) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape) out = image + noise if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip(out, low_clip, 1.0) out = np.uint8(out * 255) # cv.imshow("gasuss", out) return out

这是一个用于添加高斯噪声的函数，它的参数包括一张图片、均值和方差。函数首先将输入图片转换为浮点数类型，并将其值缩放到 [0, 1] 的范围内。然后使用 Numpy 库中的 random.normal 函数生成一个指定均值和方差的正态分布噪声数组，与输入图片相同大小。将该噪声数组加到输入图片上，并使用 Numpy 库中的 clip 函数将输出值限制在 [0, 1] 的范围内。最后将输出值乘以 255，并将其转换为整数类型作为输出。

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。