Image processing sklearn问题提取\u面片\u 2d并从\u面片\u 2d重建\u

我有一张大图（9656x4456），上面画了一些小圆圈。我的目标是围绕这些圆画一个矩形

为了实现这个目标，我正在使用sklearn。我已经训练了我的分类器，它显然工作得很好。然而，当我试图从原始图像中提取大小为100x300的重叠面片时，问题就开始了

我的想法是：对每个提取的补丁进行预测。当找到一个圆时，我将围绕该区域绘制一个矩形。在那之后，我想重建我的形象

在我的第一种方法中，我只是尝试使用

sklearn.feature\u extraction.image.extract\u patches\u 2d

来获得补丁，然后使用

recostruct\u from\u patches\u 2d

来重建原始图像（无需任何分类器处理）。但我得到了这个错误：

无法为具有形状（4157、9557、1300、100、4）和数据类型float32的数组分配17.3 TiB

我使用参数

max\u patches

解决了这个错误。但我认为，通过这种方式，我将破坏我的数据

当我尝试重建（使用

max_patches=（（高度*宽度）/（300*100））

时，我得到了以下结果：

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有人知道这里发生了什么吗？

这可能是过火了。看起来这个问题正试图解决。如果OpenCV是一个选项，那么有一个内置的方法；有关详细信息，请参阅文档。