我有两个不同波长的拟合图像。它们具有不同的角分辨率。我想将较高分辨率的图像卷积到较低分辨率的图像。我尝试过 astropy.convolution.convolve 和 astropy.volving.Gaussian2DKernel。1600nm 的分辨率为 0.184"，606nm 的分辨率为 0.124"。所以我认为内核的分辨率应该是0.136”。然后我尝试了以下代码：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')  当然，这是错误的。较高的分辨率（606）几乎没有变化。然后我意识到我将两种不同类型的东西进行了卷积。一个是通量（或电子/秒），另一个是内核。现在我不知道如何将较高分辨率的图像与较低分辨率的图像相匹配。谢谢你回答我的问题！