green_color = [0, 255, 0] # 绿色 alpha = 0.3 # 掩膜透明度 output_image = image.copy() mask_coord = np.where(shadow_mask) output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]] = ( output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]] * (1 - alpha) + np.array(green_color)[:, np.newaxis, np.newaxis] * alpha )这段代码怎么改可以避免以下错误shape mismatch: value array of shape (3,3,7075200) could not be broadcast to indexing result of shape (3,7075200)

这段代码中出现错误的原因是 `output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]]` 的形状为 `(3, 7075200)`，而 `(3, 3, 7075200)` 的数组 `(np.array(green_color)[:, np.newaxis, np.newaxis] * alpha)` 无法与之广播。可以使用 `np.ix_` 函数来避免这个问题。

下面是修改后的代码：

green_color = [0, 255, 0]  # 绿色
alpha = 0.3  # 掩膜透明度
output_image = image.copy()
mask_coord = np.where(shadow_mask)

# 修改代码开始
output_image[np.ix_(range(3), mask_coord[0], mask_coord[1])] = (
    output_image[np.ix_(range(3), mask_coord[0], mask_coord[1])] * (1 - alpha)
    + np.array(green_color)[:, np.newaxis, np.newaxis] * alpha
)
# 修改代码结束

这里使用 `np.ix_` 函数将 `(3, 7075200)` 的数组广播到 `(3, 3, 7075200)` 的数组上。