仿真模拟给图片添加动态非均匀的雾霾完整程序实例

以下是一个简单的程序实例，使用Python中的OpenCV库和numpy库来仿真模拟给图片添加动态非均匀的雾霾：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('input_image.jpg')

# 设置雾霾的强度和范围
fog_intensity = 0.5
fog_range = 0.7

# 获取图片的高度和宽度
height, width, _ = img.shape

# 生成一个和图片大小相同的随机数矩阵
noise = np.random.rand(height, width)

# 根据雾霾强度和范围，生成一个雾霾矩阵
fog = fog_intensity * noise * fog_range

# 将雾霾矩阵转换为三通道
fog = np.stack([fog] * 3, axis=2)

# 将原始图片和雾霾矩阵相加
result = img + fog

# 将像素值限制在0-255之间
result = np.clip(result, 0, 255)

# 显示结果图片
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取一张图片，然后设置雾霾的强度和范围。接着，我们生成一个和图片大小相同的随机数矩阵，并根据雾霾强度和范围生成一个雾霾矩阵。然后将原始图片和雾霾矩阵相加，得到最终的结果图片。最后将像素值限制在0-255之间，并显示结果图片。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例程序，如果需要更加精细和准确地模拟雾霾效果，可以根据实际情况进行调整和优化。