本文介绍了如何使用Python的PIL库和numpy来为图像添加高斯噪声。通过设定高斯分布的均值和标准差，生成随机数并应用到图像的每个像素上，然后限制像素值在0到255之间，以此实现高斯噪声的模拟。
高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声，通过概率论里关于正态分布的有关知识可以很简单的得到其计算方法，高斯噪声的概率密度服从高斯分布（正态分布）其中有means（平均值）和sigma（标准方差）两个参数。
对于每个输入像素，我们可以通过与符合高斯分布的随机数相加, 得到输出像素：
计算机视觉-高斯噪声
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