在python中集成二维高斯函数

我定义了一个二维高斯分布，如下所示：

def gauss2D((x, y), A, x0, y0, sx, sy, offset):
    g = offset + A*np.exp(-((x - x0) ** 2. / (2. * sx ** 2) + (y - y0) ** 2 / (2. * sy ** 2)))
    return g.ravel()

我想在+/-sx和+/-sy之间进行积分。我从以前的数据拟合中知道所有参数：

popt，pcov=opt.curve\u fit（gauss2D，（x，y），src\u region.ravel（），p0=initial\u guess）

我可以使用

dbquad

？或者我需要使用高斯-厄米特求积

我已经尝试了

dbquad

，但返回：

flux_fit = dblquad(gauss2D, -popt[3], popt[3], lambda x: -popt[4], lambda x: popt[4],
                                         args=(popt[0], popt[1], popt[2], popt[3], popt[4], popt[5]))

return _quadpack._qagse(func,a,b,args,full_output,epsabs,epsrel,limit)
TypeError: gauss2D() takes exactly 7 arguments (8 given)

谢谢