隨機數RNG使用說明

cv::rng類是opencv裡c++的隨機數產生器。它可產生乙個64位的int隨機數。目前可按均勻分布和高斯分布產生隨機數。計算機產生的隨機數都是偽隨機數，是根據種子點seed和特定演算法計算出來的。所以，只要種子一定，演算法一定，產生的隨機數是一定的。

cv::rng可以產生3種隨機數。

（1）rng(int seed)使用種子seed產生乙個64位隨機整數，預設-1。

（2）cv::rng::uniform( )產生乙個均勻分布的隨機數。

（3）cv::rng::gaussian( )產生乙個高斯分布的隨機數。

cv::rng::uniform(a, b )返回乙個 [a,

b)

[a,b)

[a,b

) 範圍的均勻分布的隨機數，a,b

a, b

a,b 的資料型別要一致，而且必須是int、float、double中的一種，預設是int。

cv::rng::gaussian( σ)返回乙個均值為 0

00，標準差為 σ

σσ 的隨機數。如果要產生均值為λ

λλ，標準差為 σ

σσ 的隨機數，可以λ + cv::rng::gaussian(σ)

rng rng;

int randomnumber = rng;
cout << "randomnumber=" << randomnumber << endl;
>> randomnumber=130063606
double randomnumber = rng.uniform(0,99); 
>> randomnumber=79
double randomnumber = rng.gaussian(2);
>> randomnumber=-3.20619e-09

（1）cv::rng:: next返回下乙個64位隨機整數。

（2）cv::rng:: operator返回下乙個指定型別的隨機數。

rng rng;  

int randomnumber = rng.next(); //返回下乙個隨機整數，即n1.next(); 
//返回下乙個指定型別的隨機數 
int randomnumber = rng.operator uchar(); //返回下乙個無符號字元數 
int randomnumber = rng.operator schar(); //返回下乙個有符號字元數 
int randomnumber = rng.operator ushort(); //返回下乙個無符號短型 
int randomnumber = rng.operator short int(); //返回下乙個短整型數 
int randomnumber = rng.operator int(); //返回下乙個整型數 
int randomnumber = rng.operator unsigned int(); //返回下乙個無符號整型數 
int randomnumber = rng.operator float(); //返回下乙個浮點數 
int randomnumber = rng.operator double(); //返回下乙個double型數 
int randomnumber = rng.operator ()(); //和rng.next( )等價 
int randomnumber = rng.operator ()(100); //返回[0,100)範圍內的隨機數

void fill( inputoutputarray mat, int disttype, inputarray a, inputarray b, bool saturaterange=false );

inputoutputarray輸入輸出矩陣，最多支援4通道，超過4通道先用reshape()改變結構。

int disttypeuniform 或 normal，表示均勻分布和高斯分布。

inputarray adistype是uniform,a表示為下界(閉區間)；distype是normal,a均值。

inputarray bdistype是uniform,b表示為上界(開區間)；distype是normal,b標準差。

bool saturaterange=false只針對均勻分布有效。當為真的時候，會先把產生隨機數的範圍變換到資料型別的範圍，再產生隨機數。如果為假，會先產生隨機數，再進行截斷到資料型別的有效區間。

//產生[1,1000)均勻分布的int隨機數填充fillm  

mat_fillm(3,3); 
rng.fill(fillm,rng::uniform,1,1000); 
cout << "film = " << fillm << endl << endl; 
mat fillm1(3,3,cv_8u); 
rng.fill(fillm1,rng::uniform,1,1000,true); 
cout << "film1 = " << fillm1 << endl << endl; 
mat fillm2(3,3,cv_8u); 
rng.fill(fillm2,rng::uniform,1,1000,false); 
cout << "film2 = " << fillm2 << endl << endl; 
//fillm1產生的資料都在[0,，255)內，且小於255； 
//fillm2產生的資料雖然也在同樣範圍內，但是由於用了截斷操作，所以很多資料都是255, 
//產生均值為1，標準差為3的隨機double數填進filln 
mat_filln(3,3); 
rng.fill(filln,rng::normal,1,3); 
cout << "filn = " << filln << endl << endl;

rng rng((unsigned)time(null)); // 用系統時間作為種子點

double x=rng.uniform((double)0,(double)255);
float y=rng.uniform(0.f,255.f);
int z=rng.uniform((int)0, (int)255 );

隨機數產生器RNG

用opencv做演算法的朋友們肯定為隨機數煩惱過，新版本一直支援隨機數產生器啦，而且還繼續支援之前版本的c格式的函式，不過與時俱進，我這裡介紹c 的rng類。它可以壓縮乙個64位的i整數並可以得到scalar和array的隨機數。目前的版本支援均勻分布隨機數和gaussian分布隨機數。隨機數的產生...

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opencv中用RNG產生隨機數

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