使用python编写对图像添加符合夜间真实噪声的代码

要对图像添加符合夜间真实噪声，可以使用Python的NumPy和OpenCV库来实现。具体的代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (7, 7), 0)

# 随机噪声
h, w = gray_img.shape
noise_img = np.random.randint(0, 50, size=(h, w))
noise_img = cv2.normalize(noise_img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
noise_img = cv2.GaussianBlur(noise_img, (15, 15), 0)

# 合并噪声和图像
noise_img = noise_img.astype(float)
gray_img = gray_img.astype(float)
gray_img += noise_img
gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Noise', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会加载一张名为`image.jpg`的图像，并添加符合夜间真实噪声，最后显示原图和添加噪声后的图像。可以根据需要调整滤波、噪声生成方式和参数等。