Error in rmvnorm(1, mean = mu2, sigma = sigma2) : 参数没有用(mean = mu2)

这个错误提示表明您在调用 rmvnorm 函数时，给出了一个无效的参数 mean = mu2。这可能是因为 rmvnorm 函数没有名为 mean 的参数。如果您想指定此函数的均值参数，可以使用 m 参数。例如，您可以使用以下代码生成一个二维正态分布的随机样本：

library(MASS)
mu <- c(0, 0)
sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 2), nrow = 2)
x <- mvrnorm(n = 100, mu = mu, Sigma = sigma)

在这个例子中，我们使用了 mvrnorm 函数而不是 rmvnorm 函数来生成样本，因为 mvrnorm 函数是 MASS 包中用于多元正态分布的函数。我们指定了均值向量 mu 和协方差矩阵 sigma，并使用 n 参数指定要生成的随机样本数量。

相关问题

Error in rmvnorm(1, mean = mu2, sigma = sigma2) : unused argument (mean = mu2)

这个错误提示是因为你在调用 `rmvnorm()` 函数时使用了一个不支持的参数 `mean`。`rmvnorm()` 函数来自于 `mvtnorm` 包，它的参数列表中没有 `mean` 这个参数。

如果你想指定多元正态分布的均值，可以在生成协方差矩阵时加上均值向量，例如：

library(mvtnorm)

mu <- c(0, 0)
sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1), nrow = 2, ncol = 2)
x <- rmvnorm(1, mean = mu + 1, sigma = sigma)

这里的 `mu` 指定了均值向量，`sigma` 是协方差矩阵。在生成随机样本时，我们需要加上均值向量，以保证生成的随机向量是以 `mu` 为中心的。

希望这可以帮助到你！

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'createGaussianKernel'

很抱歉，之前的代码中 `cv2.createGaussianKernel` 的函数已经被弃用了。可以使用 `cv2.getGaussianKernel` 函数代替，以下是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np

def ssim(img1, img2):
    # 计算亮度、对比度、结构性三个因子的权重
    K1 = 0.01
    K2 = 0.03
    L = 255
    C1 = (K1 * L) ** 2
    C2 = (K2 * L) ** 2
    window = cv2.getGaussianKernel(11, 1.5) @ cv2.getGaussianKernel(11, 1.5).T  # 高斯窗口

    # 计算均值、方差、协方差
    mu1 = cv2.filter2D(img1, -1, window)[5:-5, 5:-5]
    mu2 = cv2.filter2D(img2, -1, window)[5:-5, 5:-5]
    mu1_sq = mu1 ** 2
    mu2_sq = mu2 ** 2
    mu1_mu2 = mu1 * mu2
    sigma1_sq = cv2.filter2D(img1 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_sq
    sigma2_sq = cv2.filter2D(img2 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu2_sq
    sigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_mu2

    # 计算结构相似性指标
    ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))
    return np.mean(ssim_map)

# 读取两张彩色图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算两张图像的SSIM
ssim_value = ssim(img1, img2)
print('SSIM:', ssim_value)

此代码中，我们使用 `cv2.getGaussianKernel` 函数来生成高斯窗口，再通过 `@` 运算符将两个一维的高斯核进行矩阵乘法得到二维的高斯窗口。