Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\CTfile.py", line 250, in <module> fused_image = wavelet_image_fusion(img1, img2, wavelet='db1', levels=3, alpha=0.5) File "D:\pythonProject2\CTfile.py", line 229, in wavelet_image_fusion fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs1[i], coeffs2[i], alpha=alpha)) File "D:\pythonProject2\CTfile.py", line 207, in high_frequency_fusion fused_coeffs.append(alpha * coeffs1[i] + (1 - alpha) * coeffs2[i]) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (26,25) (208,25,1)

这个错误提示中提到了无法将形状为 (26, 25) 的数组和形状为 (208, 25, 1) 的数组进行广播。根据代码的上下文，我猜测问题出现在 `high_frequency_fusion` 函数中。函数中的 `coeffs1[i]` 和 `coeffs2[i]` 分别指代输入图像1和输入图像2在小波变换后的第 i 层高频系数。这个错误提示表明这两个数组的形状不匹配，无法进行加法运算。

解决方法是将这两个数组的形状调整为相同，可以使用 NumPy 库中的 `np.squeeze` 函数将第三个维度去掉，具体代码如下：

import numpy as np

# 将 coeffs1[i] 和 coeffs2[i] 的形状调整为相同
coeffs1[i] = np.squeeze(coeffs1[i])
coeffs2[i] = np.squeeze(coeffs2[i])

这样就可以将这两个数组的形状调整为相同，从而避免出现广播错误。

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Traceback (most recent call last): File "D:\代码文件夹\pythonProject\hello.py", line 95, in <module>

Traceback (most recent call last): File "D:\代码文件夹\pythonProject\hello.py", line 95, in <module> 是Python解释器在运行程序时遇到错误时输出的一种错误信息。它会显示出错的文件名、行号以及出错的代码行。在这个例子中，错误发生在文件 "D:\代码文件夹\pythonProject\hello.py" 的第95行。这意味着在该行的代码中出现了错误。

为了更好地理解和解决这个问题，我们需要查看该行代码的具体内容以及前面的上下文。请提供更多关于该行代码的信息，以便我能够给出更准确的回答。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\CTfile.py", line 244, in <module> fused_image = wavelet_image_fusion(image1, image2) File "D:\pythonProject2\CTfile.py", line 225, in wavelet_image_fusion fused_coeffs.append((coeffs1[i] + coeffs2[i]) / 2) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'tuple' and 'int'

这个错误提示显示 `TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'tuple' and 'int'`，说明在 `wavelet_image_fusion` 函数的第 225 行使用了元组和整数之间不支持的操作 `/`。

根据代码，`coeffs1` 和 `coeffs2` 都是由 `pywt.wavedec2` 函数返回的二维小波系数元组，而在第 225 行的代码中，将这两个元组中相同位置的元素相加，然后除以 2，这是为了对这两幅图像的小波系数进行融合。但是，元组无法进行数学运算，因此会出现错误。

要解决这个问题，需要将 `coeffs1` 和 `coeffs2` 中的每个元组分别拆开，然后对应位置的矩阵相加并除以 2。修改代码如下：

def wavelet_image_fusion(image1, image2):
    # 使用双重小波变换对两幅图像进行分解
    coeffs1 = pywt.wavedec2(image1, 'db4', level=2)
    coeffs2 = pywt.wavedec2(image2, 'db4', level=2)

    # 从低频到高频对每个小波系数进行融合
    fused_coeffs = [coeffs1[0] + coeffs2[0]]
    for i in range(1, len(coeffs1)):
        # 将 coeffs1 和 coeffs2 中相同位置的矩阵相加并除以 2
        c1 = coeffs1[i]
        c2 = coeffs2[i]
        fused = tuple((c1[j] + c2[j]) / 2 for j in range(len(c1)))
        fused_coeffs.append(fused)

    # 使用反向小波变换将融合后的小波系数重构为图像
    fused_image = pywt.waverec2(fused_coeffs, 'db4')

    return fused_image

在这个修改后的代码中，`fused` 是一个元组，其中包含了对应位置的 `c1` 和 `c2` 矩阵相加并除以 2 的结果。然后将所有这样的元组组成一个新的列表 `fused_coeffs`，用于反向小波变换重构图像。