s1= retinex *img1 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (480,640) (480,640,3)

这个错误通常是因为两个数组的形状不兼容导致的。在这里，`retinex`和`img1`的形状不匹配，`retinex`是一个单通道的灰度图像，而`img1`是一个3通道的彩色图像。

你需要将`retinex`转换为与`img1`具有相同通道数的图像，例如使用`cv2.cvtColor`函数将其转换为3通道的灰度图像。具体来说，可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 将retinex转换为3通道的灰度图像
retinex = cv2.cvtColor(retinex, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 然后执行操作
s1 = retinex * img1

这应该可以解决这个问题。

相关问题

怎么解决C:\Users\hp\venv\Scripts\python.exe "D:\BI she\pythonProject3\MSRCR.py" Traceback (most recent call last): File "D:\BI she\pythonProject3\MSRCR.py", line 31, in <module> img_retinex = retinex_with_color_restoration(img) File "D:\BI she\pythonProject3\MSRCR.py", line 20, in retinex_with_color_restoration img_retinex = np.uint8(np.clip((img_retinex * img_msb) / 255.0, 0, 255)) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1080,1440,3) (1080,1440)

这个报错是因为 `img_retinex` 和 `img_msb` 的形状不匹配导致的。根据代码，可以发现 `img_msb` 是一个二维数组，而 `img_retinex` 是一个三维数组。在计算 `(img_retinex * img_msb) / 255.0` 时，两个数组的形状不匹配，因此会报错。

为了解决这个问题，可以将 `img_msb` 扩展为与 `img_retinex` 相同的形状，即在第三个维度上复制两次。具体方法如下：

img_msb = np.expand_dims(img_msb, axis=2)
img_msb = np.tile(img_msb, [1, 1, 3])

将上述代码添加到 `retinex_with_color_restoration()` 函数中，在计算 `(img_retinex * img_msb) / 255.0` 之前，即可解决这个问题。

完整代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex_with_color_restoration(img, sigma_list=[15, 80, 250], G=5, b=25, alpha=125, beta=46, low_clip=0.01, high_clip=0.99):
    img = np.float64(img) + 1.0

    img_retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_retinex += np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (G, G), sigma))

    img_color = np.zeros_like(img)
    for channel in range(3):
        img_color[:, :, channel] = np.median(img[:, :, channel])

    img_msb = np.max(img_color, axis=2)

    img_msb = (cv2.GaussianBlur(img_msb, (b, b), sigma_list[0]) + alpha) * 255 / (beta + alpha)

    img_msb = np.expand_dims(img_msb, axis=2)
    img_msb = np.tile(img_msb, [1, 1, 3])

    img_retinex = cv2.normalize(img_retinex, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img_retinex = np.uint8(np.clip((img_retinex * img_msb) / 255.0, 0, 255))

    low_val, high_val = np.percentile(img_retinex, [low_clip * 100, high_clip * 100])
    img_retinex = np.uint8(cv2.normalize(img_retinex, None, low_val, high_val, cv2.NORM_MINMAX))

    return img_retinex

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 进行带色彩恢复因子的Retinex算法亮度增强
img_retinex = retinex_with_color_restoration(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Retinex', img_retinex)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码示例中，`np.expand_dims()` 函数用于在第二个维度上添加一个长度为1的维度，将 `img_msb` 转换为二维数组，然后使用 `np.tile()` 函数将其复制两次，以匹配 `img_retinex` 的形状。

参数应该写多少def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip): img = np.float64(img) + 1.0 img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list) img_color = colorRestoration(img, alpha, beta) img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b) for i in range(img_msrcr.shape[2]): img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \ (np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \ 255 img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255)) img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip) return img_msrcr

这个函数需要的参数包括：
- img: 需要进行 MSRCR 的图像，类型为 numpy 数组。
- sigma_list: multiScaleRetinex 函数中使用的高斯核的标准差列表，类型为列表。
- G: 调整图像对比度的参数，类型为 float。
- b: 调整图像亮度的参数，类型为 float。
- alpha: colorRestoration 函数中使用的参数，类型为 float。
- beta: colorRestoration 函数中使用的参数，类型为 float。
- low_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数，控制最暗像素的值，类型为 float。
- high_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数，控制最亮像素的值，类型为 float。

因此，定义的函数应该为：

def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip):
    img = np.float64(img) + 1.0
    img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list)
    img_color = colorRestoration(img, alpha, beta)
    img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b)
    
    for i in range(img_msrcr.shape[2]):
        img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \
                            (np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \
                            255
    
    img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255))
    img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip)
    
    return img_msrcr