def add_noise_Guass(img, mean=0, var=0.01):# 添加高斯噪声
img = np.array(img/255, dtype=float)
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, img.shape)
out_img = img + noise
if out_img.min() < 0:
low_clip = -1
else:
low_clip = 0
out_img = np.clip(out_img, low_clip, 1.0)
out_img = np.uint8(out_img * 255)
return out_imgimg1 = cv2.imread('./0.jpg')# 使用opencv获取的图片， 图片的类型为numpy.array
out_img = add_noise_Guass(img1)
cv2.imshow("img", out_img)
cv2.waitKey(0)
#在添加噪声的过程中，图像被归一化，直接保存时会出现全黑的问题，所以在这里要恢复图像，out_img * 255
cv2.imwrite('./positive_sample/00.jpg', out_img * 255)【opencv|python-opencv给图像添加高斯噪声】
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