我有一个灰度图像，用2D整数数组表示，形状为（1000，1000）。
然后，我使用WAL end position: 155031288079488
WAL end position: 155031288081016
WAL end position: 155031290703248
WAL end position: 155031291360928
WAL end position: 155031298594232
WAL end position: 155048500184480
WAL end position: 155048501852048
WAL end position: 155048502483744
WAL end position: 155048502495360
WAL end position: 155048503041176
WAL end position: 155048663445952
WAL end position: 155049542590544
WAL end position: 155050592835120
WAL end position: 155052409327592
WAL end position: 155063749581032
WAL end position: 155064127938992
WAL end position: 155065834545224
WAL end position: 155078845385720
WAL end position: 155083517986984
out of memory
DETAIL: Cannot enlarge string buffer containing 1073741429 bytes by 412 more bytes.
CONTEXT: slot "postgres2", output plugin "wal2json", in the change callback, associated LSN 8D04/B4B5CF18
从该图像生成3x3'补丁'数组，得到形状（1000000、3、3）的数组，因为其中每个像素值有100万个3x3数组原始图像。
我将其重塑为（1000，1000，3，3），这是一个1000x1000的3x3数组，原始图像中每个像素一个3x3数组。
我现在想有效地从4D数组中减去2D数组。我已经找到了一种执行此操作的方法，但是我想使用矢量化方法。
我目前遍历每个像素，并从3x3数组中的相同索引处减去该值。这有点慢。
这是当前加载图像，事先格式化数组然后执行此减法的原因。
sklearn.feature_extraction.image.extract_patches_2d()我想要一种使用矩阵运算在for循环中执行最后一步的方法。
我还想在某种程度上扩展它以处理RGB图像，从而有效地使其从形状（1000,1000,3,3，的数组中减去形状（1000,1000,3）的数组， 3）。但是我想一次在这里走一步。
任何帮助，提示，建议或指向有用资源的链接都将不胜感激。