运行Python直方图图像分割代码报NumPy布尔索引赋值错误咨询

正在学习Youtube频道DigitalSreeni的Python中基于直方图的图像分割教程，运行几乎未修改的教程配套代码时触发ValueError报错，相关代码与报错信息如下。

from skimage.restoration import denoise_nl_means, estimate_sigma
from skimage import img_as_ubyte, img_as_float, io
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import os
print(os.getcwd())

filename = 'C:/Users/user/'
f1 = (filename + '20220614_1.jpg')
print(f1)

img = img_as_float(io.imread(f1))
sigma_est = np.mean(estimate_sigma(img, multichannel=True))
denoise = denoise_nl_means(img, h=1.15 * sigma_est, fast_mode=True, 
                               patch_size=5, patch_distance=3, multichannel=True)
denoise_ubyte = img_as_ubyte(denoise)

segm1 = (denoise_ubyte <= 57)
segm2 = (denoise_ubyte > 57) & (denoise_ubyte <= 110)
segm3 = (denoise_ubyte > 110) & (denoise_ubyte <= 210)
segm4 = (denoise_ubyte > 210)

all_segments = np.zeros((denoise_ubyte.shape[0], denoise_ubyte.shape[1], 3)) 
all_segments[segm1] = (1,0,0)
all_segments[segm2] = (0,1,0)
all_segments[segm3] = (0,0,1)
all_segments[segm4] = (1,1,0)

plt.imshow(all_segments)

ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values to the 587028 output values where the mask is true

报错核心是布尔索引维度与赋值逻辑不匹配，具体触发逻辑：

• 代码读取的是RGB三通道彩色图像，经过去噪、img_as_ubyte类型转换后，denoise_ubyte是形状为(图像高度, 图像宽度, 3)的三维数组。
• 直接对三维数组做阈值比较生成的segm1~segm4四个分割掩码，同样是形状为(高度, 宽度, 3)的三维布尔数组。
• 当用三维布尔数组索引all_segments（同形状三维数组）时，NumPy会选中所有掩码值为True的单个通道元素，报错信息里的587028就是segm1中True值的总个数。此时试图给这几十万个元素传入长度为3的颜色元组，赋值两边的元素数量完全不匹配，就会抛出该错误。

本质原因是教程代码默认处理单通道灰度图，直接传入三通道彩色图会导致生成的掩码维度不符合赋值要求。

在生成分割掩码前，先把三通道去噪结果转为单通道灰度图，生成二维的分割掩码即可：

• 先导入灰度转换工具：

from skimage.color import rgb2gray

• 在denoise_ubyte = img_as_ubyte(denoise)代码后新增一行，生成单通道灰度图：

denoise_gray = img_as_ubyte(rgb2gray(denoise))

• 将所有生成segm1~segm4的判断逻辑中的denoise_ubyte替换为denoise_gray。

修改后生成的分割掩码是形状为(高度, 宽度)的二维布尔数组，用它索引三通道的all_segments数组时，会自动选中对应像素的全部3个通道，此时传入长度为3的RGB颜色元组维度完全匹配，代码可正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Philip Ma