目录

  1. RNG（OpenCV中的随机数生成器）
  2. 函数系列

RNG（OpenCV中的随机数生成器）

RNG是OpenCV中的一个类，具体使用方法如下：

  • 均匀随机数：
均匀随机数
  • cpp
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RNG myRNG; //定义RNG类
double r1 = myRNG.uniform(0, 1); //只产生0，值得注意！
double r2 = myRNG.uniform(0.0, 1.0); //产生[0, 1)的随机double型浮点数
double r3 = myRNG.uniform(0.f, 1.f); //产生[0, 1)的随机float型浮点数
double r4 = myRNG.uniform(0, 10); //产生[0, 10)的随机整数(r4也可以是int、float型)
  • 高斯（正态）随机数：
高斯（正态）随机数
  • cpp
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RNG myRNG;
double r5 = myRNG.gaussian(2); //括号内为高斯分布的参数sigma（double型）
  • 当定义RNG类时，系统默认给构造函数赋初值，这样会使得程序每次运行所产生的结果都相同，方便测试工作需要。但有时我们需要使其每次运行的结果都不同，该如何解决呢？通常我们将种子设置为当前时间，如此一来我们每次获取的随机数就不相同了：
设置随机数种子
  • cpp
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RNG myRNG((unsigned)time(NULL)); //将当前时间(unsigned)time(NULL)设置为种子
double r5 = myRNG.uniform(0.0, 1.0);
  • 定义随机矩阵
定义随机矩阵
  • cpp
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//方法为fill(<#InputOutputArray mat#>, <#int distType#>, <#InputArray a#>, <#InputArray b#>)其中distType可以是RNG::UNIFORM或RNG::GAUSSIAN。当类型选择为RNG::UNIFORM型时，a为下界（闭区间），b为上界（开区间）当类型选择为RNG::GAUSSIAN型时，a为均值，b为标准差
RNG myRNG; 
Mat myMat(3, 3, CV_8U); //定义一个3x3的单通道无符号8位型矩阵
myRNG.fill(myMat, RNG::UNIFORM, 0, 10); //填充[0, 10)的随机整数到上述矩阵中

函数系列

函数 使用方法
rand() 返回一个[0, RAND_MAX)的随机数，返回类型与接收返回值的变量类型有关，RAND_MAX在stdlib.h中有定义。
rand() % n + a 返回一个[a, n)的随机整数。
rand() % RAND_MAX 返回一个[0, 1)的随机浮点数。
srand(unsigned int) 设置种子，可以使上述函数在程序每次运行时产生的随机数序列都不一样。一般参数可以设置为(unsigned)time(NULL)或(int)time(0)。
randu(dst, low, high) 返回一个[low, high)的随机数矩阵或数组dst。
randn(dst, mean, stddev) 返回一个均值为mean、标准差为stddev的高斯分布随机数矩阵或数组dst。
randShuffle(dst) 将原矩阵或数组打乱重排。