[OpenCV] error: (-215:Assertion failed) cv2.merge()

Opencvで画像をmergeする時にエラーがでます。

python
def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
    print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
    rgb = cv2.merge((red, green, blue)) # <= not error
    ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb)) # <= eroor
    #rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
    #cv2.imwrite("result.jpg", rgb)

error: OpenCV(3.4.2) C:(...): error: (-215:Assertion failed) mv[i].size == mv[0].size && mv[i].depth() == depth in function 'cv::merge'

rgbをmergeする時は問題ないのですが、ycrcbをmergeする時にエラーが出ます。
また、以下はred, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラスです。

red: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>

green: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
blue: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
y: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
cr: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
cb: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>

配列のサイズもクラスあっていて3チャンネルでmergeしてるので、問題ないと思うのですが、なぜエラーが出るのでしょうか？教えていただきたいです。

[追記] 以下は全コードです。

python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# カラー画像の対応 (輝度だけヒストグラム平坦化)
# 輝度と色味を分ける色空間 YCbCr (Y:輝度、Cb:青の色差、Cr:赤の色差) を利用するとよいです。
# 色味の問題は、RGB を一旦この YCbCr に変換して Y だけヒストグラム平坦化すれば解決します。

# Image画像をRGBL値に分解するメソッド
def getRGBLFromImage(img):
    rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    red, green, blue = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
    ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    y,cr,cb = cv2.split(ycrcb)
    return red, green, blue, y, cb, cr

# RGBL値のヒストグラムを個別にとるメソッド
def createHistogram(src,ax,col):
    X = np.arange(256)
    hist, bins = np.histogram(src.ravel(),bins=256,range=(0,255))
    ax.bar(X,hist,color=col)
    ax.set_xlim(0,255)
    ax.set_xlabel("Pixel value", fontsize=10)
    ax.set_ylabel("Number of pixcels", fontsize=10)
    ax.set_title("Image(" + col + ") Histogram")
    ax.grid()
    return hist

#Y、Cr、Cb成分からImage画像を生成するメソッド
def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
    print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
    a = cv2.merge((red, green, blue))
    ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb))
    rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
    cv2.imwrite("result.jpg", rgb)

# ヒストグラムを平坦化するメソッド
def equalizeHistogram(src_hist, src):
    cdf = src_hist.cumsum() # np.cumsum():要素を足し合わせて配列として出力。
    cdf = np.array(cdf*255/(w*h))
    print('cdf.shape',cdf.shape)
    new_y = np.zeros((h,w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            new_y[i][j] = int(cdf[y[i][j]])
    return new_y

# 画像ファイルを読み込む
#img = cv2.imread("image/apples.jpg")
#img = cv2.imread("image/castle.jpg")
#img = cv2.imread("image/forest.jpg")

h,w,_ = img.shape

# Image画像をR,G,B,Lに分解する
red, green, blue, y, cr, cb = getRGBLFromImage(img);
print('red.shape:',red.shape)
print('green.shape:',green.shape)
print('blue.shape:',blue.shape)
print('y.shape:',y.shape)
print('cr.shape:',cr.shape)
print('cb.shape:',cb.shape)

# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
fig = plt.figure(figsize=(10,15),dpi=100)
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
createHistogram(red, ax1, 'red')
createHistogram(green, ax2, 'green')
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
y_hist = createHistogram(y, ax4, 'y')

#ヒストグラム平坦化を行う
print('red.type:',type(red))
print('green.type:',type(green))
print('blue.type:',type(blue))
print('y.type:',type(y))
print('cr.type:',type(cr))
print('cb.type:',type(cb))
new_y = equalizeHistogram(y_hist, y)

# Y,Cr,Cb成分からImage画像を生成する
dst=createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb);
cv2.imshow('result',dst)
cv2.waitKey(0)

# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
createHistogram(red, ax1, 'red')
createHistogram(green, ax2, 'green')
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
createHistogram(y, ax4, 'yellow')