Traceback (most recent call last): File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/KMeansClaheMAD.py", line 49, in <module> contrast = mad_clahe(image) File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/KMeansClaheMAD.py", line 14, in mad_clahe blocks = skimage.util.view_as_blocks(image, block_shape) File "/home/linux/.conda/envs/opencv/lib/python3.8/site-packages/skimage/util/shape.py", line 81, in view_as_blocks raise ValueError("'block_shape' must have the same length " ValueError: 'block_shape' must have the same length as 'arr_in.shape'

这个错误的意思是 "block_shape" 的长度必须与 "arr_in.shape" 相同。这个错误通常出现在使用 skimage.util.view_as_blocks() 函数时，因为该函数需要指定块的形状。

你需要检查你传递给 view_as_blocks() 函数的参数是否正确。确保 "block_shape" 和 "image" 的形状相同。你可以使用 image.shape 属性来获取图像的形状，并将其用于 block_shape 参数。

例如，如果 image 是一个 (512, 512) 的图像，你可以使用以下代码来创建 8x8 块：

import skimage.util
import numpy as np

image = np.zeros((512, 512))
block_shape = (8, 8)

blocks = skimage.util.view_as_blocks(image, block_shape)

请注意，在某些情况下，你可能需要调整块的形状来适应图像的形状。如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地理解你的问题。

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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。

Traceback (most recent call last): File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/hsizengqiang9.py", line 127, in <module> rgb_img=color_correction(rgb_img,[[1,0,0][0,1,0][0,0,1]]) TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

这个错误提示是因为在创建颜色校正矩阵时，中括号 `[ ]` 中的逗号被省略了，导致 Python 把整个矩阵看作一个列表，而不是一个二维列表。

在这里，你需要将颜色校正矩阵的创建代码修改为以下形式：

correction_matrix = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]

这样就能正确创建一个 $3 \times 3$ 的颜色校正矩阵了。同时，也可以根据实际需求调整矩阵中的数值，以达到不同的校正效果。