我有兩個不同波長的擬合圖像。它們具有不同的角分辨率。我想將較高分辨率的圖像卷積到較低分辨率的圖像。我嘗試過 astropy.convolution.convolve 和 astropy.volving.Gaussian2DKernel。1600nm 的分辨率為 0.184"，606nm 的分辨率為 0.124"。所以我認為內核的分辨率應該是0.136”。然后我嘗試了以下代碼：import osfrom astropy.io import fits  from astropy.convolution import Gaussian2DKernel  from astropy.convolution import convolve    kernel = Gaussian2DKernel(x_stddev=0.136)   hdu = fits.open('/Users/lpr/Data/fits/pridata/goodsn_f606/606.fits')[0]  img = hdu.data  astropy_conv = convolve(img,kernel)  hdu.data = astropy_conv  hdu.writeto('/Users/lpr/Data/fits/expdata/CONVOLIMAGE/convolved_606.fits')  print('done')  當然，這是錯誤的。較高的分辨率（606）幾乎沒有變化。然后我意識到我將兩種不同類型的東西進行了卷積。一個是通量（或電子/秒），另一個是內核?，F在我不知道如何將較高分辨率的圖像與較低分辨率的圖像相匹配。謝謝你回答我的問題！