ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556) (417,556,3)

这个错误通常是由于你的两张图像的维度不一致导致的，具体来说，可能是一张图像是灰度图像，而另一张图像是RGB图像，或者一张图像的尺寸是(417, 556)，而另一张图像的尺寸是(417, 556, 3)。

为了解决这个问题，你需要确保两张图像的尺寸和维度都是一致的。如果你的图像是RGB图像，你可以将其转换为灰度图像：

from PIL import Image
import numpy as np

img1 = Image.open('before.jpg').convert('L')
img2 = Image.open('after.jpg').convert('L')

arr1 = np.array(img1, dtype=float)
arr2 = np.array(img2, dtype=float)

rmse = np.sqrt(np.mean((arr1 - arr2) ** 2))
print("RMSE: {:.2f}".format(rmse))

在这个示例中，我们使用`convert`函数将RGB图像转换为灰度图像，然后计算RMSE值。

如果你的两张图像的尺寸不一致，你需要使用Pillow库中的`resize`函数将它们调整为相同的尺寸：

from PIL import Image
import numpy as np

img1 = Image.open('before.jpg').convert('L').resize((417, 556))
img2 = Image.open('after.jpg').convert('L').resize((417, 556))

arr1 = np.array(img1, dtype=float)
arr2 = np.array(img2, dtype=float)

rmse = np.sqrt(np.mean((arr1 - arr2) ** 2))
print("RMSE: {:.2f}".format(rmse))

在这个示例中，我们使用`resize`函数将两张图像的尺寸都调整为(417, 556)，然后计算RMSE值。