运行你的代码，报错in_ = img[i0:i1, j1] IndexError: index 512 is out of bounds for axis 1 with size 512

这个错误提示是索引超出数组的范围，可能是因为你的图像大小为512x512，而某些操作尝试使用超出这个范围的索引。

你可以检查代码中使用图像索引的部分，并确保它们不会超出图像的范围。例如，使用以下代码来加载图像并显示其大小：

import cv2

img = cv2.imread('your_image.jpg')
print(img.shape)

这将打印出图像的高度、宽度和通道数。如果图像大小确实是512x512，你可以尝试使用以下方法来调整索引：

in_ = img[i0:i1, j1:j2]

其中j2应该小于512。你可能需要根据代码的逻辑进行调整，以确保不会超出图像的范围。

相关问题

in_ = img[i0:i1, j1] IndexError: index 512 is out of bounds for axis 1 with size 512

这个错误可能是因为您正在尝试从一个形状为 `(512, 512)` 的数组中取出第二个维度的索引为 512 的元素，但是第二个维度最大只有 511，超出了边界。请检查您的代码，确保您的索引值是在正确的范围内。您可以尝试使用 `print()` 语句打印出相应的数组形状和索引值，以便更好地理解问题所在。

auc_train = roc_auc_score(y_train, y_train_proba[:, 1]) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1

这个错误通常是因为 `y_train_proba` 的第二个维度的大小为1，而您尝试使用索引1来访问它。请确保您的 `y_train_proba` 数组的形状是正确的，并且第二个维度的大小应该是2，因为它应该包含负类和正类的概率。如果您正在使用二元分类器，则可以尝试更改您的代码为 `auc_train = roc_auc_score(y_train, y_train_proba)`，因为 `roc_auc_score` 函数将自动选择正确的类别概率。