サンプルコードと自分のコードの差分が分からない(動作しないため)

前提・実現したいこと

画像のフィルタリング処理を行いたいが、サンプルコードとの差分が分からない。
サンプルコードではうまく輪郭を検出できているが、自分のものでは、真っ黒になってしまう
ソースコードのdef stack_filtering　の部分をサンプルコードのものに置き換えるとうまく動作する(def stack_filtering_2 がサンプルコードのコピペ)

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージはなし
plt.imshow(laplasian_img)の画像が真っ黒になる

該当のソースコード

python
1import numpy as np
2from PIL import Image
3from matplotlib import pyplot as plt
4%matplotlib inline
5
6plt.figure(figsize=(8,8))
7
8img= Image.open('images.jpg').convert('L')
9img= np.array(img, dtype=np.float)
10plt.imshow(img, cmap='gray')
11
12def stack_filtering(img, kernel):
13    h, w=img.shape
14    stack_img = np.zeros([9, h+2, w+2])
15    
16    offsetx, offsety = np.meshgrid([0,1,2],[0,1,2])
17    offset_index=np.stack([offsety.flatten(), offsetx.flatten()], axis=1)
18    #offset_index: [[0,0],[0,1],[0,2],[1,0],...,[2,2]]
19    
20    kernel = kernel[::-1, ::-1]
21    
22    for simg, idx in zip(stack_img, offset_index):
23        yidx, xidx =idx
24        simg[yidx:yidx + h, xidx:xidx + w] = img[:, :]
25        
26        stack_img = stack_img.transpose(1,2,0)
27        kernel = kernel.flatten()
28        
29        filter_img = np.matmul(stack_img, kernel)
30        
31        return filter_img[1:-1, 1:-1]
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33#サンプルコードのもの
34def stack_filtering2(img, kernel):
35    """
36    原画像をスタックして空間フィルタ処理を行う
37    :param img: 原画像
38    :param kernel: 3x3カーネル
39    :return: フィルタ処理の結果画像
40    """
41    h, w = img.shape
42    stack_img = np.zeros([9, h + 2, w + 2])    # 8近傍＋自身で9チャネル
43
44    offsetx, offsety = np.meshgrid([0, 1, 2], [0, 1, 2])
45    offset_index = np.stack([offsety.flatten(), offsetx.flatten()], axis=1)
46    # offset_index: [[0 0], [0 1], [0 2], [1 0], ..., [2 2]]
47
48    kernel = kernel[::-1, ::-1]
49
50    for simg, idx in zip(stack_img, offset_index):
51        yidx, xidx = idx
52        simg[yidx:yidx + h, xidx:xidx + w] = img[:, :]  # stack_imgの各チャネルにずらしながら原画像を格納
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54    stack_img = stack_img.transpose(1, 2, 0)    # matmulのために軸を入れ替える
55    kernel = kernel.flatten()
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57    filter_img = np.matmul(stack_img, kernel)
58
59    return filter_img[1:-1, 1:-1]
60
61laplacian_img=stack_filtering(img, laplacian_kernel)
62plt.figure(figsize=(8,8))
63plt.imshow(laplacian_img,cmap='gray')
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