RNG 随机数产生器 RNG g_rng(12345); /******************************************************************************************************/ 用OpenCV做算法的朋友们肯定为随机数烦恼过,新版本一直支持随机数产生器啦,而且还继续支持之前版本的c格式的函数,不过与时俱进,我这里介绍C++的RNG类.它可以压缩一个64位的i整数并可以得到scalar和array的随机数.目…

在python的程序中,发现了如下的伪随机数产生的代码 rng = numpy.random.RandomState(23355) arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3)) 该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray,其中的每个元素都是[0,1]区间的均匀分布的随机数 这里看以看到,有一个23355这个数字,其实,它是伪随机数产生器的种子,也就是“the starting point for a sequence of pseudorandom number” 对于…

程序及分析 /* * FileName : random_gen.c * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Tue 29 Jul 2014 08:31:41 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespa…

Random类是一个产生伪随机数字的类,它的构造函数有两种,一个是直接New Random(),另外一个是New Random(Int32),前者是根据触发那刻的系统时间做为种子,来产生一个随机数字,后者可以自己设定触发的种子,一般都是用UnCheck((Int)DateTime.Now.Ticks)做为参数种子,因此如果计算机运行速度很快,如果触发Randm函数间隔时间很短,就有可能造成产生一样的随机数,因为伪随机的数字,在Random的内部产生机制中还是有一定规律的,并非是真正意义上的完全随…

一方面为了学习,一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识,具体的方法有很多,帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.更为具体的资料可以参考一下链接,作者做了很好的总结.点击打开链接http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 我只要针对作者提供…

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的…

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ] 本文介绍X-CTR100控制器 STM32F4硬件随机数发生器生成随机数功能,可用于滤波.算法加密.验证等问题. 原理 STM32F4自带了硬件随机数发生器(RNG),RNG处理器是一个以连续模拟噪声为基础的随机数发生器,在主机读数时提供一个32位的随机数. STM32F4的随机数发生器框图.      例程 本例程实现产生任意随机数和0至99范围随…

shared_ptr<int> tmp2(new int(10)) ; int * test=tmp2.get(); std::cout<<*test<<" "<<*tmp2<<" "<< * ( (int*)( tmp2.get() ) ); 10 10 1011 not 10 10 10 why? 一. 概念随机数被用在很多场合, 比如数值计算, 游戏, 加密, 测试. 根据场合的不同, 需…

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)…

几乎所有编程语言中都提供了"生成一个随机数"的方法,也就是调用这个方法会生成一个数,我们事先也不知道它生成什么数.比如在.Net中编写下面的代码: Random rand = newRandom(); Console.WriteLine(rand.Next()); 运行后结果如下:   Next()方法用来返回一个随机数.同样的代码你执行和我的结果很可能不一样,而且我多次运行的结果也很可能不一样,这就是随机数. 一.陷阱 看似很简单的东西,使用的时候有陷阱.我编写下面的代码想生成100…