本文主要是介绍直方图（histogram）中的bins应如何理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一个histogram，通常可以用一个列向量表示（例子中的a，b），列向量里面的每一个值就是一个bin（a,b），比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。
对于彩色图像，一般是rgb，3个维度，每个颜色一般是0-255的灰度级，就是对应8个bin，每个维度8bin，8x8x8=512bin
256=2^8，
0-255之间的数，用8位的0,1就能表示啊
比如说，15=0000 1111，255=1111 1111
对应于彩色图像为什么是512bins呢？为什么是8*8*8=512，而不是3*8=24呢？
通俗的说，对于RGB彩色图像，图像上的每一个点，在R通道上有256种颜色，G通道上有256种颜色，B通道上也有256颜色，所以彩色图像上每个点的颜色可能有256x256x256=16777216种。。。对应的bin计算当然是8x8x8=512了
直方图是频次的累计，实际上是一种简单的概率分布，你要求的是，RGB分别为（1,1,1），（1,1,2），（1,1,3），。。。，（8,8,8）的概率。
你把RGB颜色空间，想象成一个三维立体的坐标系，rgb对应xyz轴，每个颜色8 bins，对应xyz三个轴上，8个等分刻度，这样就得到一个8x8x8=512个小立方体构成的大立方体，你要的直方图就是每个小立方体在大立方体中出现的概率分布。
你如果把他们串联起来的话，组成24bin的直方图，你得到的直方图的（概率）和为3，这显然不是你想要的直方图。
这篇关于直方图（histogram）中的bins应如何理解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
