Python中的高斯噪點是一種被廣泛用于圖像處理中的隨機噪點。它通過添加正態分布的隨機值來模擬圖像中的噪點。這一方法不僅能夠模擬自然噪點的特征，還能夠有效地降低圖像中的噪點。

使用Python進行高斯噪點的處理非常簡單。下面是一段簡單的Python代碼：

import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
# 定義正態分布的參數
mean = 0
var = 0.1
sigma = np.sqrt(var)
# 生成隨機噪點
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, image.shape)
gaussian = gaussian.reshape(image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2]).astype('uint8')
# 添加噪點
noisy_image = cv2.add(image, gaussian)
# 顯示原圖與加噪圖
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

首先，我們使用OpenCV讀入一張圖片（這里假設圖片名為image.jpg)。然后，我們定義了正態分布的參數，指定了噪點的均值和方差。接下來，我們使用numpy生成正態分布的隨機噪點，并將其reshape為與原圖相同的大小。最后，我們使用OpenCV的add函數將噪點添加到原圖中，并顯示結果。

這段代碼非常簡單，但可以輕松地模擬高斯噪點。我們還可以修改均值和方差的數值，以生成更多不同類型的噪點。