用OpenCV做算法的朋友們肯定為隨機(jī)數(shù)煩惱過(guò),，新版本一直支持隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器啦，而且還繼續(xù)支持之前版本的c格式的函數(shù),，不過(guò)與時(shí)俱進(jìn),，我這里介紹C++的RNG類(lèi)。它可以壓縮一個(gè)64位的i整數(shù)并可以得到scalar和array的隨機(jī)數(shù),。目前的版本支持均勻分布隨機(jī)數(shù)和Gaussian分布隨機(jī)數(shù),。隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生采用的是Multiply-With-Carry算法和Ziggurat算法。

其構(gòu)造函數(shù)的初始化可以傳入一個(gè)64位的整型參數(shù)作為隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器的初值,。next可以取出下一個(gè)隨機(jī)數(shù),，uniform函數(shù)可以返回指定范圍的隨機(jī)數(shù)，gaussian函數(shù)返回一個(gè)高斯隨機(jī)數(shù),，fill則用隨機(jī)數(shù)填充矩陣,。

這里介紹一個(gè)uniform的使用事項(xiàng)，就是比如利用它產(chǎn)生0~1的隨機(jī)數(shù)的問(wèn)題,，具體代碼如下：

RNG rng;
// always produces 0
double a = rng.uniform(0, 1);
// produces double from [0, 1)
double a1 = rng.uniform((double)0, (double)1);
// produces float from [0, 1)
double b = rng.uniform(0.f, 1.f);
// produces double from [0, 1)
double c = rng.uniform(0., 1.);
// may cause compiler error because of ambiguity:
// RNG::uniform(0, (int)0.999999)? or RNG::uniform((double)0, 0.99999)?
double d = rng.uniform(0, 0.999999);

還有一些隨機(jī)數(shù)相關(guān)的函數(shù),，比如randu可以產(chǎn)生一個(gè)均勻分布的隨機(jī)數(shù)或者矩陣，randn可以產(chǎn)生一個(gè)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù),，randShuffle可以隨機(jī)打亂矩陣元素

再簡(jiǎn)單介紹一下c版本的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器的相關(guān)函數(shù),，有cvRNG、cvRandArr,、cvRandInt,、cvRandReal