Opencv-rng随机数生成的使用

Opencv-rng随机数生成的使用

Opencv访问像素点有很多方法，我采用的是最简单的一种，但是作为一个小白，还是遇到很多问题：

cout<<LImg.at(j,i)[0];

之前想输出图像某一点值，结果报错，不知为何，后来把Vec3f->Vec3b，成功读出，应该是读入的图像是uint8格式，而不是double型，虽然在opencv中也是用imread读入。MATLAB中的imread，读入图像也是uint8吧！唉，小白一只，二逼无限~

cout<<LImg.at(j,i)[0];

不知道opencv里面有没有 绝对值 abs 指数 exp，反正就直接用了，反正也没有报错

代码还是报错，发现是访问像素点越界，计算正确的边界后，如下

if((odd==true)&&(x>-1)&&(x<(col-1))&&(y>-1)&&(y<(row-1)))

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其实最大的收获，是知道了，opencv中生成随机数的方法，有和MATLAB差不多的randn()也有，但是并没有那么好用，就是不能决定产生随机数的种子是什么，可以是高斯，或者是均匀分布。
其实在opencv中，使用rng（随机数产生器），更加合适，当时在stackflow上看到的，然后自己去搜索了一下
RNG 是一个类，首先要产生一个对象，rng_R, next可以取出下一个随机数，uniform函数可以返回指定范围的随机数，gaussian函数返回一个高斯随机数，fill则用随机数填充矩阵。
还有一些随机数相关的函数，比如randu可以产生一个均匀分布的随机数或者矩阵，randn可以产生一个正态分布的随机数，randShuffle可以随机打乱矩阵元素。

cv::RNG rng_R( cv::getTickCount() );//产生对象rng_R,随时间每次产生的随机数都不同
cv::Mat RandMap_R(row,col,CV_32FC3);//创建矩阵，用来装随机数
rng_L.fill(RandMap_R, cv::RNG::UNIFORM, 0.f, 1.f);//用fill命令把随机数装进去，第一个参数：装随机数的矩阵；第二个参数：cv::RNG::UNIFORM：均匀分布的随机数，cv::RNG::GAUSSIAN高斯分布的随机数；第三个参数：产生的随机数的范围，上面的例子表示float型：0~1（也可以使float，double，最好不要int，否则最后的随机数都是0，你懂得~）