img2_mask[img2_color_mask > 0] = 255 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 720 but corresponding boolean dimension is 2337

这个错误通常是由于两个数组的维度不匹配导致的。在这个错误信息中，你的布尔型的索引数组有2337个元素，而被索引的数组只有720个元素，因此无法匹配。你需要检查一下你的代码，确认这两个数组的维度是否正确，并且确保它们在进行索引操作时是匹配的。你可以使用 print() 来打印这些数组的维度，以便更好地理解错误发生的原因。

相关问题

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 1; dimension is 128 but corresponding boolean dimension is 32

这个错误通常是由于布尔索引的维度不匹配导致的。在你的情况下，你的布尔索引的维度是32，但是你要索引的数组的维度是128，所以出现了这个错误。

要解决这个问题，你需要确保布尔索引和要索引的数组的维度相匹配。你可以检查一下布尔索引的维度是否正确，并且确认它与要索引的数组的维度相同。如果不匹配，你可能需要重新调整布尔索引或者重新处理数据，使得维度匹配。

thresh[mask == 1] = 0 IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed

这个错误通常是由于使用了错误的索引方式引起的。`mask`和`thresh`都是二维数组，因此你只需要使用两个索引来访问它们的元素。在`thresh[mask == 1] = 0`行中，你使用了三个索引，因此引发了这个错误。

要解决这个问题，你只需要使用两个索引来访问`thresh`数组的元素。你可以使用`numpy`的`logical_not()`函数来创建一个与`mask`相反的掩码，然后将其传递给`thresh`数组，以将其内部的元素设置为0。

以下是一个更新后的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取单通道二值图像
img = cv2.imread('binary.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 检测圆形轮廓
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 填充圆形区域
mask = np.zeros_like(img)
for circle in circles[0]:
    circle = np.int32(circle)
    pts = cv2.ellipse2Poly((circle[0], circle[1]), (circle[2], circle[2]), 0, 0, 360, 10)
    cv2.fillPoly(mask, [pts], 1)

# 将圆形区域内的像素值赋为0
thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh[np.logical_not(mask)] = 0

# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('result.png', thresh)

在这个代码中，我们使用`numpy`的`logical_not()`函数创建了一个与`mask`相反的掩码，然后使用它来更新`thresh`数组的元素。这样，`thresh`数组中的所有不在圆形区域内的元素都将被设置为0。

希望这可以解决你的问题！