Python 如何应用ndimage.generic_filter（）

我试图学习ndimage，但我不知道函数是如何工作的。文档中提到，用户函数将应用于用户定义的封装外形，但不知何故，我无法做到这一点。下面是一个例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import ndimage
>>> im = np.ones((20, 20)) * np.arange(20)
>>> footprint = np.array([[0,0,1],
...                       [0,0,0],
...                       [1,0,0]])
... 
>>> def test(x):
...     return x * 0.5
... 
>>> res = ndimage.generic_filter(im, test, footprint=footprint)
Traceback (most recent call last):
  File "<Engine input>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\ndimage\filters.py", line 1142, in generic_filter
    cval, origins, extra_arguments, extra_keywords)
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

>>将numpy作为np导入
>>>从scipy导入ndimage
>>>im=np.one（（20,20））*np.arange（20）
>>>footprint=np.数组（[[0,0,1]，
...                       [0,0,0],
...                       [1,0,0]])
... 
>>>def测试（x）：
...     返回x*0.5
... 
>>>res=ndimage.generic_过滤器（im、测试、封装外形=封装外形）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“C:\Python27\lib\site packages\scipy\ndimage\filters.py”，第1142行，通用过滤器
cval、来源、额外参数、额外关键字）
TypeError：只有长度为1的数组才能转换为Python标量

我希望传递给

test（）

函数的

x

值是每个数组样本的真实封装外形相邻元素，因此在本例中，使用形状（2，）数组，但我得到了上述错误

我做错了什么？

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如何告诉generic filter在指定的相邻点上应用简单值计算

传递给

ndimage.generic_filter

的函数必须将数组映射到标量。该数组将是一维的，包含

im

中的值，这些值已由

封装外形“选择”

对于
res
中的每个位置，函数返回的值是分配给该位置的值。这就是为什么函数需要返回标量的原因

那么比如说,

def test(x):
    return (x*0.5).sum()

会有用的