我有一个由 {0,1,2} 值组成的图像，我正在尝试从 scipy.ndimage 运行 gaussian_filter 。虽然它很容易使用，但我还没有正确理解这些东西。
我理解的几件事是：
- sigma 是用于在内核中分配权重的标准差
- 2D 图像上的高斯滤波器以 1D 高斯滤波器的形式实现
- 内核的大小取决于 sigma 和截断值 [ scipy 中的高斯滤波器
我想知道高斯滤波器中使用的权重。是否有某种方法可以从 gaussian_filter 调用本身或某些公式中获取使用的内核，我可以通过该公式获得该内核。
我希望这只是为了更好地理解我赋予图像中不同相邻像素的权重。
例如，内核将用于什么
ndimage.gaussian_filter(image,sigma=0.2)
ndimage.gaussian_filter(image,sigma=0.2,truncate=2)