我提前道歉，我可能只是不理解卷积。
我正在努力使scipy.ndimage.convolve的结果与我试图手工做的结果相一致。
以documentation为例：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 0, 0],
              [5, 3, 0, 4],
              [0, 0, 0, 7],
              [9, 3, 0, 0]])
k = np.array([[1,1,1],[1,1,0],[1,0,0]])
from scipy import ndimage
ndimage.convolve(a, k, mode='constant', cval=0.0)
array([[11, 10,  7,  4],
       [10,  3, 11, 11],
       [15, 12, 14,  7],
       [12,  3,  7,  0]])

然而，我希望结果是：

([[1,  8,  5,  0],
       [8, 11,  5,  4],
       [8, 17, 10, 11],
       [9, 12, 10,  7]])

例如，对于左上角的值：

1×0 (extended beyond the input)
1×0 (extended beyond the input)
1×0 (extended beyond the input)
1×0 (extended beyond the input)
1×1
0×2
1×0 (extended beyond the input)
0×5
0×3
___
=1

我看不出它怎么会是11
我对卷积，数组，或者scipy在这里做什么有什么误解？