RNG類是OpenCV中的一個(gè)基本隨機(jī)數(shù)生成工具

在OpenCV中，RNG類是用于生成隨機(jī)數(shù)的偽隨機(jī)數(shù)生成器（Pseudo-Random Number Generator），它可以用于生成各種類型的隨機(jī)數(shù)，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和隨機(jī)顏色，這個(gè)類位于 opencv2/core/types.hpp頭文件中；

RNG可以產(chǎn)生3種隨機(jī)數(shù)

• RNG(int seed) 使用種子seed產(chǎn)生一個(gè)64位隨機(jī)整數(shù)，seed默認(rèn)-1
• RNG::uniform( ) 產(chǎn)生一個(gè)均勻分布的隨機(jī)數(shù)
• RNG::gaussian( ) 產(chǎn)生一個(gè)高斯分布（又叫正態(tài)分布）的隨機(jī)數(shù)

1、初始化一個(gè)RNG對(duì)象

cv::RNG rng;  // 默認(rèn)情況下隨機(jī)數(shù)種子seed=-1，也可以指定隨機(jī)數(shù)種子RNG rng(12345)
	      // rng既是一個(gè)RNG對(duì)象，也是一個(gè)隨機(jī)整數(shù)
// 得到一個(gè)64位隨機(jī)整數(shù)
int N1 = rng;

2、產(chǎn)生一個(gè)均勻分布的隨機(jī)數(shù)

（1）產(chǎn)生一個(gè)[min_value, max_value)范圍的均勻分布的整數(shù)

int randomInt = rng.uniform(min_value, max_value);

（2）產(chǎn)生一個(gè)[min_value, max_value)范圍的均勻分布的浮點(diǎn)數(shù)

double randomDouble = rng.uniform(min_value, max_value);

示例：

//總是得到double類型數(shù)據(jù)0.000000，因?yàn)闀?huì)調(diào)用uniform(int,int),只會(huì)取整數(shù)，所以只產(chǎn)生0
double N1a = rng.uniform(0,1);

//產(chǎn)生[0,1)范圍內(nèi)均勻分布的double類型數(shù)據(jù)
double N1b = rng.uniform((double)0,(double)1);
 
//產(chǎn)生[0,1)范圍內(nèi)均勻分布的float類型數(shù)據(jù)，注意被自動(dòng)轉(zhuǎn)換為double了。
double N1c = rng.uniform(0.f,1.f);
 
//產(chǎn)生[0,1)范圍內(nèi)均勻分布的double類型數(shù)據(jù)。
double N1d = rng.uniform(0.,1.);

3、產(chǎn)生一個(gè)高斯分布（又叫正態(tài)分布）的隨機(jī)數(shù)

// 產(chǎn)生一個(gè)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
double g = rng.gaussian(1.0);
// 產(chǎn)生一個(gè)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為2的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)  
double N1g = rng.gaussian(2); 

4、獲取下一個(gè)隨機(jī)數(shù)

上面一次只能返回一個(gè)隨機(jī)數(shù)，實(shí)際上系統(tǒng)已經(jīng)生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)組，如果我們要連續(xù)獲得隨機(jī)數(shù)，沒有必要重新定義一個(gè)RNG類，只需要取出隨機(jī)數(shù)組的下一個(gè)隨機(jī)數(shù)即可；文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-681850.html

• RNG:: next 返回下一個(gè)64位隨機(jī)整數(shù)
• RNG:: operator 返回下一個(gè)指定類型的隨機(jī)數(shù)

示例：

RNG rng;
// 得到一個(gè)64位隨機(jī)整數(shù)
int N1 = rng;
int N2 = rng.next();                    // 返回下一個(gè)隨機(jī)整數(shù)，即N1.next();
 
//返回下一個(gè)指定類型的隨機(jī)數(shù)
int N2a = rng.operator uchar();         //返回下一個(gè)無符號(hào)字符數(shù)
int N2b = rng.operator schar();         //返回下一個(gè)有符號(hào)字符數(shù)
int N2c = rng.operator ushort();        //返回下一個(gè)無符號(hào)短型
int N2d = rng.operator short int();     //返回下一個(gè)短整型數(shù)
int N2e = rng.operator int();           //返回下一個(gè)整型數(shù)
int N2f = rng.operator unsigned int();  //返回下一個(gè)無符號(hào)整型數(shù)
int N2g = rng.operator float();         //返回下一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)
int N2h = rng.operator double();        //返回下一個(gè)double型數(shù)
int N2i = rng.operator ()();            //和rng.next( )等價(jià)
int N2j = rng.operator ()(100);         //返回[0,100)范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)

5、實(shí)例演示

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <demo.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {

	system("chcp 65001");

	Mat canvas = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);
	int w = canvas.cols;
	int h = canvas.rows;
	RNG rng(12345);
	while (true) {
		int c = waitKey(10);
		if (c == 27) { // 退出
			break;
		}
		int x1 = rng.uniform(0, w);
		int y1 = rng.uniform(0, h);
		int x2 = rng.uniform(0, w);
		int y2 = rng.uniform(0, h);
		int b = rng.uniform(0, 255);
		int g = rng.uniform(0, 255);
		int r = rng.uniform(0, 255);
		canvas = Scalar(0, 0, 0);
		line(canvas, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(b, g, r), 1, LINE_AA, 0);
		imshow("隨機(jī)繪制演示", canvas);
	}

	waitKey();
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

到了這里，關(guān)于RNG類是OpenCV中的一個(gè)基本隨機(jī)數(shù)生成工具的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！