我有多个2D numpy数组（明亮物体的图像数据，每个图像的尺寸为600x600），并且我使用skimage.feature.register_translation对每个单独的图像与堆叠的合成图像进行了互相关运算，以获得每个图像质心相对于合成图像质心的相对子像素偏移。现在，我想使用所有图像数据的相对移动来创建所有图像数据的加权2d直方图，以使所有图像准确居中。但是我对如何做到这一点感到困惑。到目前为止，我的代码如下（找到相应的移位之后）：
import numpy as np
data = #individual image data; this is an array of multiple 2D (600x600) arrays
# Shifts in x and y (each are same length as 'data')
dx = np.array([0.346, 0.23, 0.113, ...])
dy = np.array([-0.416, -0.298, 0.275, ...])
# Bins
bins = np.arange(-300, 300, 1)
# Weighted histogram
h, xe, ye = np.histogram2d(dx.ravel(), dy.ravel(), bins=bins, weights=data.ravel())
这并没有帮助我-我认为我的weights参数是错误的（我认为每个图像应该只有一个权重，而不是整个图像？），但是不知道是什么否则我会坚持的。这些图像来自不同的明亮光源，因此我不能仅假设它们的宽度相同。我该怎么做？