简介

在测试算法的时候，或者某些算法需要使用随机数，本文介绍如何使用OpenCV的随机数相关功能。

主要内容：
1. cv::RNG类 —— random number generator
2. cv::randu —— 填充均匀分布随机数
3. cv::randn —— 填充高斯分布随机数

---

cv::RNG

RNG是OpenCV用来产生随机数的类，他可以产生标量随机数，也可以使用随机数填充Mat对象。当前它只支持均匀分布和高斯分布的随机数。

用实例展示如何产生标量随机数和填充Mat对象。

例1，产生标量随机数。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(){
    cv::RNG rnger(cv::getTickCount());
    for (int i = 0; i < 10; i++){
        std::cout << "int    uniform  random number : " << rnger.uniform(0, 10) << std::endl;
        std::cout << "float  uniform  random number : " << rnger.uniform(0.f, 1.f) << std::endl;
        std::cout << "double uniform  random number : " << rnger.uniform(0., 1.) << std::endl;
        std::cout << "double gaussian random number : " << rnger.gaussian(1.) << std::endl;
        std::cout << std::endl;
    }
    return 0;
}

---

例2，用随机数填充矩阵

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(){
    cv::RNG rnger(cv::getTickCount());
    int width = 1280, height = 720;
    cv::Mat data;
    cv::Scalar mm, ss;
    // CV_8UC3 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_8UC3);
    rnger.fill(data, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(256));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_8UC1 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_8UC1);
    rnger.fill(data, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(256));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC3 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_32FC3);
    rnger.fill(data, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC1 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_32FC1);
    rnger.fill(data, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC3 normal distribution
    data.create(height, width, CV_32FC3);
    rnger.fill(data, cv::RNG::NORMAL, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::meanStdDev(data, mm, ss);
    std::cout << mm << ", " << ss << std::endl;

    // CV_32FC1 normal distribution
    data.create(height, width, CV_32FC1);
    rnger.fill(data, cv::RNG::NORMAL, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::meanStdDev(data, mm, ss);
    std::cout << mm << ", " << ss << std::endl;

    return 0;
}

---

void RNG::fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange=false );

mat ：待填充的矩阵，他的内存必须已经分配！
distType ：随机数的分布（cv::RNG::UNIFORM或者 cv::RNG::NORMAL）！
a ：分布的第一个参数，如果distType=cv::RNG::UNIFORM，那a是均匀分布的下限。如果distType=cv::RNG::NORMAL 那么a 就是分布的均值。
b ：分布的第二个参数，如果distType=cv::RNG::UNIFORM，那b 是均匀分布的上限（但不包括b）。如果distType=cv::RNG::NORMAL 那么b 就是分布的标准差。

randu，randn

randn和randu 可以用来替代 fill函数，唯一的区别是这两个函数使用默认的随机状态（state），而在使用fill的时候，我们用的是cv::getTickCount()来初始化随机状态的。

实例3，使用randu和randn

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(){
    int width = 1280, height = 720;
    cv::Mat data;
    cv::Scalar mm, ss;

    // CV_8UC3 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_8UC3);
    cv::randu(data, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(256));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_8UC1 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_8UC1);
    cv::randu(data, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(256));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC3 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_32FC3);
    cv::randu(data, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC1 uniform distribution
    data.create(height, width, CV_32FC1);
    cv::randu(data, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::imshow("data", data);
    cv::waitKey();

    // CV_32FC3 normal distribution
    data.create(height, width, CV_32FC3);
    cv::randn(data, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::meanStdDev(data, mm, ss);
    std::cout << mm << ", " << ss << std::endl;

    // CV_32FC1 normal distribution
    data.create(height, width, CV_32FC1);
    cv::randn(data, cv::Scalar::all(0.), cv::Scalar::all(1.));
    cv::meanStdDev(data, mm, ss);
    std::cout << mm << ", " << ss << std::endl;

    return 0;
}