img_color[:, :, i] = np.divide(img[:, :, i], img_sum_expanded) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (480,640) (480,640,1,3)

这个错误是因为 `img_sum_expanded` 是一个四维数组，而 `img[:, :, i]` 是一个二维数组，它们的形状不一样，无法直接进行相除操作。

你可以尝试将 `img[:, :, i]` 扩展一下维度，使其变成一个四维数组，形状与 `img_sum_expanded` 一致，然后再进行相除操作。以下是一种可能的实现方式：

img_color = np.zeros_like(img)
img_sum_expanded = np.expand_dims(img_sum, axis=-1)
img_sum_expanded = np.expand_dims(img_sum_expanded, axis=-1)
img_sum_expanded = np.expand_dims(img_sum_expanded, axis=-1)
for i in range(3):
    img_color[:, :, i] = np.divide(img[:, :, i][:, :, np.newaxis, np.newaxis], img_sum_expanded)

这里先使用 `np.expand_dims` 函数将 `img_sum` 扩展三次，使其从二维变成了四维，然后用 `img[:, :, i][:, :, np.newaxis, np.newaxis]` 将 `img[:, :, i]` 扩展两次，使其也变成了四维。这样就可以进行相除操作了。

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完善以下代码norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) '''print(mf_out) print(norm)''' # mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm.append(mf_norm) #mf_norm = mf_out / norm '''print(mf_norm)''' # Flatten normalized MFs for input to output layer flat = mf_norm.reshape(len(X_batch), -1)

好的，如果您想要在计算 `mf_norm` 时，将除数为 0 的元素替换为 1，可以使用如下代码：

import numpy as np

norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)
mf_norm = np.divide(mf_out, np.where(norm == 0, 1, norm))
my_norm = []
for i in range(len(norm)):
    if norm[i] == 0:
        my_norm.append(np.zeros_like(mf_out[i]))
    else:
        my_norm.append(mf_norm[i])

flat = np.array(my_norm).reshape(len(X_batch), -1)

上述代码中，我们首先计算了 `norm`，然后使用 `np.where()` 函数判断 `norm` 中是否有元素为 0，如果是，则将其替换为 1，否则不作处理。接着，使用 `np.divide()` 函数计算 `mf_norm`，并保存到一个新的列表 `my_norm` 中。在循环中，我们使用 `range(len(norm))` 来遍历 `norm` 中的每个元素，如果该元素为 0，则将一个与 `mf_out` 相同形状的全零数组添加到 `my_norm` 中，否则将 `mf_norm` 中对应位置的元素添加到 `my_norm` 中。

最后，使用 `np.array()` 将 `my_norm` 转换为 NumPy 数组，并使用 `reshape()` 函数将其展平为二维数组 `flat`，以便进行下一步的操作。

Traceback (most recent call last): File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/hsizengqiang2.py", line 70, in <module> enhanced_image = MSRCR(image) File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/hsizengqiang2.py", line 41, in MSRCR img_color[:, :, i] = np.divide(img[:, :, i], img_sum) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (480,640) (480,640,3)

这个错误是因为在MSRCR函数中，img_sum是一个(480,640)的数组，而img_color是一个(480,640,3)的数组。在尝试将img[:, :, i]除以img_sum时，两者的形状不匹配，导致了这个错误。你可以先使用np.expand_dims()函数将img_sum的维度扩展为(480,640,3)，然后再进行除法操作。例如：

img_sum_expanded = np.expand_dims(img_sum, axis=2)
img_color = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_color[:, :, i] = np.divide(img[:, :, i], img_sum_expanded)

这样就可以避免这个错误了。