//生成高斯噪声 double generateGaussianNoise(double mu, double sigma) { //定义小值 const double epsilon = numeric_limits<double>::min(); static double z0, z1; static bool flag = false; flag = !flag; //flag为假构造高斯随机变量X if (!flag) return z1 * sigma + mu; double u1, u2; //构造随机变量 do { u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); } while (u1 <= epsilon); //flag为真构造高斯随机变量 z0 = sqrt(-2.0*log(u1))*cos(2 * CV_PI*u2); z1 = sqrt(-2.0*log(u1))*sin(2 * CV_PI*u2); return z0*sigma + mu; }

这是一段C++代码，用于生成一个均值为`mu`，标准差为`sigma`的高斯噪声。该代码使用了Box-Muller转换算法来生成高斯分布的随机数。

具体实现步骤如下：

1. 定义一个非常小的常量`epsilon`，用于防止分母为0的情况。

2. 定义两个静态变量`z0`和`z1`，并将`flag`设为`false`。

3. 如果`flag`为假，则生成高斯分布的随机数`z1`。如果`flag`为真，则生成高斯分布的随机数`z0`。

4. 通过使用随机数生成器`rand()`生成两个随机变量`u1`和`u2`。

5. 如果`u1`小于等于`epsilon`，则重新生成随机变量`u1`和`u2`。

6. 如果`flag`为假，则使用如下公式计算高斯随机变量`z1`：

   z1 = u2 * sigma + mu;

7. 如果`flag`为真，则使用如下公式计算高斯随机变量`z0`：

   z0 = sqrt(-2.0*log(u1))*cos(2 * CV_PI*u2);
   z1 = sqrt(-2.0*log(u1))*sin(2 * CV_PI*u2);

8. 返回高斯随机变量`z0`或`z1`。

需要注意的是，该代码使用了静态变量和标志位来交替生成高斯随机变量。这种实现方式可以避免重复计算，提高了代码的效率。但是，该代码只能生成一个随机数，如果需要生成多个随机数，则需要在外部循环中多次调用该函数。

此外，也可以使用OpenCV中的`randn()`函数来生成高斯噪声，它是一个内置的高斯随机数生成器。