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。