Python 布尔索引与维度0上的索引数组不匹配；维度为2，但相应的布尔维度为18

我试图用Python学习图像处理中的代码，但我有一个错误

bins_num = int(brick_lbp.max() + 1)
brick_hist = np.histogram(brick_lbp, normed=True, bins=bins_num, range=(0, bins_num))
lbp_features = [brick_rot_lbp, grass_rot_lbp, wall_rot_lbp]

min_score = 1000 # Set a very large best score value initially
idx = 0 # To keep track of the winner
for feature in lbp_features:
    histogram, _ = np.histogram(feature, normed=True, bins=bins_num, range=(0,bins_num))
    p = np.asarray(brick_hist)
    q = np.asarray(histogram)
    filter_idx = np.logical_and(p != 0, q != 0)
    score = np.sum(p[filter_idx] * np.diff(p[filter_idx] / q[filter_idx]))
    if score < min_score:
        min_score = score
        winner = idx
    idx = idx + 1

bin\u num=int（brick\u lbp.max（）+1）
brick\u hist=np.直方图（brick\u lbp，normed=True，bins=bins\u num，range=（0，bins\u num））
lbp_功能=[砖_烂_lbp、草_烂_lbp、墙_烂_lbp]
min_分数=1000#最初设置一个非常大的最佳分数值
idx=0#跟踪获胜者
对于lbp_功能中的功能：
直方图，u=np.直方图（特征，赋范=真，单元数=单元数，范围=（0，单元数））
p=np.asarray（砖历史）
q=np.asarray（柱状图）
filter_idx=np.logical_和（p！=0，q！=0）
分数=np.sum（p[filter\u idx]*np.diff（p[filter\u idx]/q[filter\u idx]））
如果分数<最小分数：
最低分数=分数
获胜者=idx
idx=idx+1

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布尔索引与维度0上的索引数组不匹配；维度为2，但相应的布尔维度为18

欢迎使用stackoverflow。请更正代码示例格式。名称错误：未定义名称“brick\u lbp”。你能让这个代码重现吗？请添加样本中使用的所有变量。如果您测试这些小代码片段，而不是抛出您想要解决的错误，那么这将是一件好事。帮助你对大家都有帮助。