for i in range(0, a): for j in range(0, b): q_b = math.floor(float(temp2[i, j, 0]) / 16) q_g = math.floor(float(temp2[i, j, 1]) / 16) q_r = math.floor(float(temp2[i, j, 2]) / 16) # q_n = math.floor(float(Temp2[i, j, 3]) / 16) q_temp2[i, j] = q_r * 0.299 + q_g * 0.587 + q_b * 0.114 hist2[int(q_temp2[i, j])] = hist2[int(q_temp2[i, j])] + m_wei[i, j]为什么这段代码会有边缘溢出的错误

这段代码中没有对数组`q_temp2`进行初始化，因此可能会发生边缘溢出的错误。具体来说，`q_temp2`是一个大小为`a`行`b`列的二维数组，如果在循环过程中没有对其进行初始化，就会导致访问数组时出现越界的情况，从而引发边缘溢出的错误。

为了避免这种情况，可以在循环开始之前先对`q_temp2`进行初始化，例如可以将其赋为全0的数组：

q_temp2 = np.zeros((a, b))

这样，在循环过程中就不会出现数组边缘溢出的错误了。完整的代码如下：

q_temp2 = np.zeros((a, b))
hist2 = np.zeros(16 ** 3)

for i in range(0, a):
    for j in range(0, b):
        q_b = math.floor(float(temp2[i, j, 0]) / 16)
        q_g = math.floor(float(temp2[i, j, 1]) / 16)
        q_r = math.floor(float(temp2[i, j, 2]) / 16)
        q_temp2[i, j] = q_r * 0.299 + q_g * 0.587 + q_b * 0.114
        hist2[int(q_temp2[i, j])] = hist2[int(q_temp2[i, j])] + m_wei[i, j]

这样，代码就可以正确地计算出直方图，避免了边缘溢出的问题。