我有一个二进制数组，例如a = np.random.binomial(n=1, p=1/2, size=(9, 9))。我使用3 x 3内核对其执行中值过滤，例如b = nd.median_filter(a, 3)。我希望这应该基于像素及其八个邻居执行中值滤波。但是，我不确定内核的位置。该文件说，
origin：标量，可选。
The origin parameter controls the placement of the filter. Default 0.0.
如果默认值为零，则应该将当前像素和3 x 3网格置于右侧和底部，不是吗？默认值不应该位于的中心footprint吗？在我们的3 x 3示例中，哪一个(1, 1)与相对应(0, 0)？
谢谢。
origin说它只接受一个标量，但对我来说，它也接受类似数组的输入，对于scipy.ndimage.filters.convolve函数也是如此。传递0确实是足迹的中心。原点的值是相对于中心的。对于3x3的封装，您可以指定-1.0到1.0的值。这里有些例子。请注意，在示例中未指定origin的情况下，过滤器居中对齐。
import numpy as np
import scipy.ndimage
a= np.zeros((5, 5))
a[1:4, 1:4] = np.arange(3*3).reshape((3, 3))
default_out = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3))
shift_pos_x = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3), origin=(0, 1))
shift_neg_x = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3), origin=(0, -1))
print(a)
print(default_out)
print(shift_pos_x)
print(shift_neg_x)
输出：
输入数组：
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 2. 0.]
[ 0. 3. 4. 5. 0.]
[ 0. 6. 7. 8. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]]
居中输出：
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 4. 2. 0.]
[ 0. 0. 4. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]]
右移输出：
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1. 4. 2.]
[ 0. 0. 0. 4. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]]
左移输出：
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0. 0.]
[ 1. 4. 2. 0. 0.]
[ 0. 4. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]]
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