对灰度图像添加不同数值的高斯白噪声并保存

您可以使用Python中的OpenCV库来实现这个任务。下面是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 添加高斯白噪声
mean = 0
stddev = 10
noise = np.random.normal(mean, stddev, img.shape)
noisy_img = img + noise

# 保存图像
cv2.imwrite("noisy_image.jpg", noisy_img)

在这个示例中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取灰度图像。然后，我们使用`numpy`库中的`random.normal()`函数来生成一个与原始图像相同大小的高斯白噪声矩阵。最后，我们将噪声矩阵添加到原始图像中，并使用`cv2.imwrite()`函数保存带有噪声的图像。您可以根据需要调整均值和标准差参数，以实现不同程度的噪声。