opencv2.0 随机数产生器用法

       RNG 对象在目前opencv2.0中，可以支持均匀分布的随机数以及高斯分布的随机数，随机数的产生采用的是Multiply-With-Carry算法和Ziggurat算法。

其构造函数的初始化可以传入一个64位的整型参数作为随机数产生器的初值。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。

RNG rng;
// always produces 0
double a = rng.uniform(0, 1);
// produces double from [0, 1)
double a1 = rng.uniform((double)0, (double)1);
// produces float from [0, 1)
double b = rng.uniform(0.f, 1.f);
// produces double from [0, 1)
double c = rng.uniform(0., 1.);
// may cause compiler error because of ambiguity:
// RNG::uniform(0, (int)0.999999)? or RNG::uniform((double)0, 0.99999)?
double d = rng.uniform(0, 0.999999);

RNG的用法，主要依靠uniform与gaussian两个函数。 uniform的用法是一个区间,(a,b)，然后uniform( a,b )会返回a,b之间的一个值。其中每个值都是等概率的，

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