求助：卷积运算出现operands could not be broadcast together with shapes错误

错误原因 #

你遇到的ValueError是因为两个卷积结果的尺寸不匹配：

• 计算conv_im1时用了convolve2d的'same'参数，这个参数会让卷积输出的图像尺寸和输入的gray_image完全一致（也就是(842,474)）。
• 计算conv_im2时没指定mode参数，convolve2d默认用'full'模式，这种模式会保留所有卷积运算的结果，输出的图像尺寸比输入大（也就是(844,476)）。

当你执行conv_im1**2 + conv_im2**2时，两个尺寸不一样的数组没法逐元素相加，所以触发报错。

解决方案 #

让两个卷积操作使用相同的mode参数即可，推荐用'same'模式，这样输出的结果尺寸和原图像一致，后续处理更直观。

修改后的代码 #

import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from scipy.signal import convolve2d

family = imread('image.jpg')

gray_image = np.mean(family, axis=2)

kernel1 = np.array([[1, 2, 1],
                    [0, 0, 0],
                    [-1, -2, -1]])

conv_im1 = convolve2d(gray_image, kernel1, 'same')

kernel2 = np.array([[1, 0, -1],
                    [2, 0, -2],
                    [1, 0, -1]])

# 这里加上mode='same'，和conv_im1保持一致
conv_im2 = convolve2d(gray_image, kernel2, 'same')
edge_image = np.sqrt(conv_im1**2 + conv_im2**2)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pro100default.net