def add_noise(im):

    for i in range(3):

        for x in range(im.shape[0]):

            for y in range(im.shape[1]):

                im[x,y,i] = im[x,y,i] * np.exp(np.random.normal(0, 0.05))

    im = np.clip(im, 0, 255)

    return im

def add_noise(im):

    rand = torch.randn(*im.shape) * 0.2

    rand = torch.exp(rand)

    return torch.clip(torch.Tensor(im) * rand, 0, 255).numpy()

cv2.imshow('frame', frame / 255.)