Python開発における「コンボリューション」（Convolution）は、主に画像処理や信号処理の分野で使用される処理手法です。

コンボリューションは、2つの関数（またはデータ列）を組み合わせて新しい関数を生成する操作です。具体的には、1つの関数（入力データ）ともう一つの関数（畳み込みカーネルまたはフィルタ）を畳み込むことによって、新しい出力関数を得ることができます。

画像処理の文脈では、コンボリューションは画像フィルタリングや特徴抽出などに広く使用されます。畳み込みカーネルは、画像上をスライドしながら各位置で適用され、画像の各ピクセルに対して周囲のピクセルとの重み付きの合計を計算します。この操作によって、画像の特定の特徴を強調したり、ノイズを除去したりすることができます。

Pythonにおいて、NumPyやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使用して、畳み込み操作を実装することができます。これらのライブラリには、畳み込み層や畳み込み関数が提供されており、画像や信号データに対してコンボリューションを適用することができます。

畳み込みは、画像処理やディープラーニングなどの様々な分野で重要な操作であり、特に畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）においては、画像認識や物体検出などのタスクに幅広く活用されています。