Python 太多值无法解压缩（读取图像形状时）

我正在尝试运行以下代码段：

from scipy.stats import wasserstein_distance
from imageio import imread
import numpy as np

def get_histogram(img):
  h, w = img.shape
  hist = [0.0] * 256
  for i in range(h):
    for j in range(w):
      hist[img[i, j]] += 1
  return np.array(hist) / (h * w)

a = imread("./IMG_4835.jpg")
b = imread("./IMG_4836.jpg")
a_hist = get_histogram(a)
b_hist = get_histogram(b)
dist = wasserstein_distance(a_hist, b_hist)
print(dist)

但我得到一个错误：

h, w = img.shape
b = imread('b.jpg', mode='L')

使用的原始代码：

from scipy.ndimage import imread

---

要读取图像文件，但由于无法导入，我使用了另一个库中的imread。这可能与错误有关吗？

h，w=img.shape[：2]

应该可以解决问题。

shape内部的值是多少？如果图像有3个颜色通道，形状将是

[w，h，ch]

（或

[h，w，ch]

，或其他排列，您应该检查），因此您有3个值要解压缩。您能看到更新的代码吗？原始版本使用“L”模式，但模式参数在从openCV或imageio读取的imread中无效@pietro此函数假定

img

是一个值为0到255（

uint8

dtype？）的二维数组。它将在具有3d形状的彩色图像上失败。使用前请验证形状和数据类型。

打印（img.shape，img.dtype）

的结果是什么<代码>L模式对于jpeg意味着，但是在返回的numpy数组中是否正确设置了该模式？（4032、3024、3）uint8@Pietro当前，我没有在代码中将图像更改为灰度。由于imread中没有来自ImageIOT的L模式，因此它给了我

TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引
hist[img[i，j]+=1
：（错误其实很清楚，试试
hist[int（img[i，j]））
。已经尝试过了。但是在同一行上会出现另一个错误，然后
TypeError：只有size-1数组可以转换为Python标量
from scipy.ndimage import imread