3.5.2　添加噪声

同样，我们也可以用加性高斯噪声污染原始图像。这创造了以随机模式进行变化的图像，可以模拟摄像头产生的问题或噪声环境下的图像采集，如图3.7所示。这里，使用添加噪声的方法来增强数据集，并最终产生一个对噪声具有鲁棒性的深度学习模型。

图3.7　使用数据增强技术生成的图像示例

为此，使用random_noise()方法如下：

再次说明，被增强的图像（含噪声的图像）存放在x_中。

除了添加噪声之外，我们还可以稍微改变一下图像的透视效果，以便在不同的角度保留目标的原始形状，我们将在下一小节介绍这个方法。