ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2048,2448,3) (2048,2448,1,3)

这个错误消息表明在对图像进行按位与操作时，两个数组的形状不兼容。其中一个数组的形状为 (2048, 2448, 3)，而另一个数组的形状为 (2048, 2448, 1, 3)。在进行按位与操作之前，需要确保两个数组的形状是一致的。

你可以尝试使用 `np.squeeze` 函数来删除数组中形状为 1 的维度，从而使两个数组的形状保持一致。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设 original_image 是原始图像数组
# 假设 mask_image 是语义分割掩码图像数组

# 删除 mask_image 中形状为 1 的维度
mask_image = np.squeeze(mask_image)

# 确保两个数组的形状一致，即都为 (2048, 2448, 3)
mask_image = np.broadcast_to(mask_image, original_image.shape)

# 将原始图像与语义分割掩码图像进行按位与操作
extracted_image = original_image & mask_image

请确保将 `original_image` 和 `mask_image` 替换为实际的图像数组。这段代码将删除掩码图像中的形状为 1 的维度，并使用 `np.broadcast_to` 函数将 mask_image 的形状广播到与 original_image 相同。然后，将原始图像和语义分割掩码图像进行按位与操作，得到提取后的图像。

如果你在加载图像时使用了 OpenCV，可以使用 `cv2.imread` 函数来加载图像，然后使用 `np.squeeze` 函数删除掩码图像的形状为 1 的维度。

import cv2
import numpy as np

# 假设 original_image_path 是原始图像路径
# 假设 mask_image_path 是语义分割掩码图像路径

# 加载原始图像和语义分割掩码图像
original_image = cv2.imread(original_image_path)
mask_image = cv2.imread(mask_image_path, 0)

# 删除 mask_image 中形状为 1 的维度
mask_image = np.squeeze(mask_image)

# 确保两个数组的形状一致，即都为 (2048, 2448, 3)
mask_image = np.broadcast_to(mask_image[:, :, np.newaxis], original_image.shape)

# 将原始图像与语义分割掩码图像进行按位与操作
extracted_image = original_image & mask_image

请确保将 `original_image_path` 和 `mask_image_path` 替换为实际的图像文件路径。这段代码将加载原始图像和语义分割掩码图像，并使用 `cv2.imread` 函数加载图像。然后，使用 `np.squeeze` 函数删除掩码图像的形状为 1 的维度，并使用 `np.broadcast_to` 函数将 mask_image 的形状广播到与 original_image 相同。最后，将原始图像和语义分割掩码图像进行按位与操作，得到提取后的图像。