在图像处理中，椒盐噪声是一种常见的干扰，它模拟了图像中的随机黑点（椒）和白点（盐）。使用Python与OpenCV可以轻松实现这一效果！首先，确保安装了`opencv-python`库：`pip install opencv-python`。接着，利用代码为图片注入这种噪声，让图像更贴近真实场景或测试算法鲁棒性。以下是一个简单示例：

```python

import cv2

import numpy as np

读取图片

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

添加椒盐噪声

def salt_and_pepper(img, prob):

noisy = img.copy()

noise = np.random.rand(img.shape[0], img.shape[1])

noisy[noise < prob] = 0 椒（黑色）

noisy[noise > 1 - prob] = 255 盐（白色）

return noisy

noisy_img = salt_and_pepper(img, 0.02) 噪声比例设为2%

cv2.imwrite('noisy_image.jpg', noisy_img)

```

通过调整`prob`参数，你可以控制噪声强度。添加噪声后，你会发现图像上多了些小黑点和小白点，就像给图片撒了一层“调味料”！💥📸

无论是学习还是研究，掌握这种方法都非常实用哦！🌟