Python 创建一个由两个区域组成的图像，两个区域的平均值相同，但差异不同

我们如何在python中创建由两个区域组成的图像，这两个区域具有相同的平均值，但具有不同的方差（使用正常法则的实现创建的区域的强度）

我找到了这个小代码，但我不知道它是否真的是这样：

  I = np.random.normal (128,10, (256, 256)); 
  Icentre = np.random.normal (128,50, (80, 80))
  I [100: 180,100: 180] = Icentre;

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我正在进行全变差分割，所以第二部分是制作一个与图像大小完全对应的掩模m，然后用该图像测试分割过程。有两个选项，一个是将两个图像连接在一起。例如：

import numpy as np

im1 = np.random.normal(128, 10, (256, 256)) #mean of 128, std of 10
im2 = np.random.normal(128, 6, (256, 256)) #mean of 128, std of 6

# create image from both regions, shape = (512, 256)
img = np.concatenate((im1, im2))

在本例中，行0-255的平均值为128，std为10，而行256-512的平均值为128，std为6

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您上面发布的代码也可以使用。在这种情况下，您正在将

Icentre

插入

I

中，从

row=100

和

col=100

开始，到

row=180

和

col=180

结束

非常感谢这就是我要找的，你是说np.concatenat（（im1，im2））很酷，很乐意帮忙。