Java 更改直方图中的bin值

我之前发布了这段代码，但我解决了我遇到的问题。然而，我遇到了最后一个问题：如何将代码中的bin值从64更改为8和512？它可以在64个存储箱中正常运行，但其他任何操作都会返回一个超出范围的数组索引。这是一个完美的“stackoverflow”问题，因为这正是这里发生的事情

导入java.io.File；
导入weka.core.Attribute；
导入weka.core.FastVector；
导入weka.core.Instance；
导入weka.core.Instances；
导入weka.core.converters.ArffSaver；
导入weka.filters.Filter；
导入weka.filters.unsupervised.instance.NonSparseToSparse；
导入java.awt.image.buffereImage；
导入java.io.File；
导入java.io.IOException；
导入java.io.PrintWriter；
导入javax.imageio.imageio；
导入javax.swing.JPanel；
公开课测验{
公共静态void main（字符串[]args）引发异常
{
int i；
快速向量属性；
实例数据集；
属性=新的FastVector（）；
对于（i=0；i<64；i++）
addElement（新属性（“bin”+（i+1））；
数据集=新实例（“规格化直方图”属性，0）；
NonSparseToSparse nonSparseToSparseInstance=新的NonSparseToSparse（）；
nonSparseToSparseInstance.setInputFormat（数据集）；
实例SPARSTASET=Filter.useFilter（数据集，非ParseToParseInstance）；
System.out.println（SPARSET）；
ArffSaver arffSaverInstance=新的ArffSaver（）；
arffSaverInstance.setInstances（SPARStatSet）；
setFile（新文件（“ESDN.arff”）；
arffSaverInstance.writeBatch（）；
直方图（）；
}
私有静态void Histogram（）引发IOException{
int[]ch=新int[4][4][4]；
BuffereImage image=ImageIO.read（新文件（“Airport_training3.jpg”）；
对于（int x=0；x>24；
内部红色=（颜色&0x00ff0000）>>16；
绿色=（颜色&0x0000ff00）>>8；
int blue=color&0x000000ff；
ch[red/64][green/64][blue/64]++；
}
for（int i=0；i

---

}

好的，我想好了。必须参考我的颜色范围表。64给了我64个箱子。128个给我8个箱子，32个给我512个箱子；但是，我必须将数组从[4][4][4]增加到[8][8][8]，以防止32个超出边界

这是一个有趣的数学问题，因为最大颜色值范围是256。因此，256/128=2；256/64 = 4; 256/32 = 8. 因此，bin值分别为8、64、512==128、64、32。每个箱子的数量值是其数值大小的储备

   import java.io.File;
   import weka.core.Attribute;
   import weka.core.FastVector;
   import weka.core.Instance;
   import weka.core.Instances;
   import weka.core.converters.ArffSaver;
   import weka.filters.Filter;
   import weka.filters.unsupervised.instance.NonSparseToSparse;
   import java.awt.image.BufferedImage;
   import java.io.File;
   import java.io.IOException;
   import java.io.PrintWriter;
   import javax.imageio.ImageIO;
   import javax.swing.JPanel;

public class AttTest {

 public static void main(String[] args) throws Exception 
{


    int i;
    FastVector attributes;
    Instances dataSet;
    attributes = new FastVector();
    for (i = 0; i < 64; i++) 
    attributes.addElement(new Attribute("bin" +(i+1)))  ; 


        dataSet = new Instances("NormalizedHistogram_64bins", attributes, 0);

    NonSparseToSparse nonSparseToSparseInstance = new NonSparseToSparse(); 
    nonSparseToSparseInstance.setInputFormat(dataSet); 
    Instances sparseDataset = Filter.useFilter(dataSet, nonSparseToSparseInstance);

    System.out.println(sparseDataset);

    ArffSaver arffSaverInstance = new ArffSaver(); 
    arffSaverInstance.setInstances(sparseDataset); 
    arffSaverInstance.setFile(new File("ESDN.arff")); 
    arffSaverInstance.writeBatch();

    Histogram();


 }

private static void Histogram() throws IOException {
    int[][][] ch = new int[4][4][4];
    BufferedImage image = ImageIO.read(new File("airplane_training3.jpg"));
    for(int x = 0; x < image.getWidth(); x++)
        for(int y = 0; y < image.getHeight(); y++) {
            int color = image.getRGB(x, y);
            int alpha = (color & 0xff000000) >> 24;
            int red = (color & 0x00ff0000) >> 16;
            int green = (color & 0x0000ff00) >> 8;
            int blue = color & 0x000000ff;
            ch[red / 64][green / 64][blue / 64]++;
        }
    for(int i = 0; i < ch.length; i++)
        for(int j = 0; j < ch[i].length; j++)
            for(int p = 0; p < ch[i][j].length; p++)
                System.out.print("0." + (ch[i][j][p])/64 + ",");
    PrintWriter writer = new PrintWriter("C:\\Users\\Someguy\\Desktop\\TrainingData_64.arff");
    writer.println("");
    writer.close();
}