怎么给图片添加高斯噪声

添加高斯噪声是一种常见的图像处理方法，可以通过以下步骤实现：

1. 读取图片并转换为灰度图像。
2. 定义高斯分布的均值和标准差，以及噪声强度。
3. 使用随机数生成器生成符合高斯分布的随机数。
4. 将随机数乘以噪声强度，得到噪声的大小。
5. 将噪声加到图像的每个像素值上。
6. 显示并保存带有高斯噪声的图像。

下面是示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取图片并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义高斯分布的均值、标准差和噪声强度
mean = 0
stddev = 50
noise_intensity = 0.1

# 生成符合高斯分布的随机数
noise = np.random.normal(mean, stddev, gray.shape)

# 将随机数乘以噪声强度
noise = noise_intensity * noise

# 将噪声加到图像的每个像素值上
noisy_gray = gray + noise

# 显示并保存带有高斯噪声的图像
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_gray)
cv2.imwrite('noisy_image.png', noisy_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`mean` 和 `stddev` 分别表示高斯分布的均值和标准差，可以根据需要进行调整。`noise_intensity` 表示噪声强度，可以控制噪声的大小。最终生成的带有高斯噪声的图像保存在文件 `noisy_image.png` 中。