pcl⼩知识（三）——直⽅图（histogram）中的bins应如何理
matlab直方图
解
本⽂是针对PCL程序中的statistical_removal离点检测滤波器原理⽂章《Towards 3D Point Cloud Based Object Maps for Household Environments Robotics and Autonomous Systems Journal (Special Issue on Semantic Knowledge)》中的问题。
⼀：MATLAB论坛得来的解释
直⽅图中bin的含义：计算颜⾊直⽅图需要将颜⾊空间划分为若⼲⼩的颜⾊区间，即直⽅图的bin，通过计算颜⾊在每个⼩区间内德像素得到颜⾊直⽅图，bin 越多，直⽅图对颜⾊的分辨率越强，但增加了计算机的负担。即（学习opencv图7-2中所分成的9个竖条区域，每个竖条区域称为⼀个bin）
⼆：CSDN转载的解释
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
为什么⼀个0-255的灰度级对应8个bin呢？
因为：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
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。

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