cv::RNG rng(12345);int red = rng.uniform(0, 255);

这段代码使用 OpenCV 中的 RNG 类生成一个随机数生成器对象 rng，然后使用 uniform() 方法生成一个介于 0 到 255 之间的随机整数作为红色通道的值，存储在变量 red 中。uniform() 方法的第一个参数是随机数的下界（包含在范围内），第二个参数是随机数的上界（不包含在范围内）。因此，这段代码生成的随机数可以用作 8 位 RGB 图像中红色通道的值。

相关问题

cv::RNG rng(12345)；int red = rng.uniform(0, 255); 产生的随机数都是一样的

根据你给出的代码，每次生成的随机数序列都是相同的，因为使用了固定的种子值12345。如果要每次生成不同的随机数序列，可以使用不同的种子值，例如可以使用系统时间作为种子值，保证每次生成的随机数序列都是不同的。修改代码如下：

cv::RNG rng(time(0));
int red = rng.uniform(0, 255);

这样每次运行程序生成的随机数序列都是不同的。

// Create some random colors Scalar[] colors = new Scalar[100]; RNG rng = new RNG(0x1fffff); for (int i = 0; i < 100; i++) { int r = rng.Uniform(0, 256); int g = rng.Uniform(0, 256); int b = rng.Uniform(0, 256); colors[i] = new Scalar(r, g, b); } Mat old_frame = new Mat(), old_gray = new Mat();

这段代码是用于创建100个随机的颜色，并且初始化两个Mat对象old_frame和old_gray。其中，RNG类是OpenCV中用于产生随机数的类，Uniform()方法用于生成指定范围内的随机整数。而Scalar类则用于表示颜色，在OpenCV中通常使用BGR格式表示颜色。Mat是OpenCV中表示图像的数据结构，old_frame和old_gray是两个用于存储图像的Mat对象。