基于ZNCC的自定义模板匹配函数内存溢出问题及优化求助

我编写了一个基于**零均值归一化互相关（ZNCC）**的自定义模板匹配函数，参考ZNCC公式实现：

def ZNCC_mat(array1, array2):
    array1 = array1 / 255
    array2 = array2 / 255
    zmean_array1 = array1 - np.mean(array1)
    zmean_array1_norm = zmean_array1 / np.linalg.norm(zmean_array1)
    array2_view = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(
        array2, window_shape=array1.shape
    )
    zmean_array2 = array2_view - np.mean(array2_view, axis=(2, 3), keepdims=True)
    zmean_array2_view_norm = zmean_array2 / np.linalg.norm(
        zmean_array2, axis=(2, 3), keepdims=True
    )

    result = np.einsum("ij,klij->kl", zmean_array1_norm, zmean_array2_view_norm)

    return result

函数步骤说明 #

• 将灰度图像归一化至0-1区间
• 对模板图像进行去均值并除以标准差处理
• 使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view将源图像划分为子图像/矩阵
• 对每个子区域进行去均值并除以标准差处理
• 通过np.einsum计算归一化模板与每个归一化子区域的互相关值

但在计算得到array2_view后，对子矩阵操作时内存占用过大，出现如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test/similarity_metrics_comparisons.py", line 17, in <module>
    result = ZNCC_mat(template_gray, source_gray)
  File "test/einsum_tests.py", line 145, in ZNCC_mat
    zmean_array2 = array2_view - np.mean(array2_view, axis=(2, 3), keepdims=True)
numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 35.4 GiB for an array with shape (478, 1150, 97, 89) and data type float64

请问有哪些可以优化该操作的方法？

测试示例代码（含匹配结果可视化） #

需自行读取源图像和模板图像（可使用示例源图像、示例模板图像进行测试）：

# 请先读取源图像和模板图像
source = cv2.imread()
template = cv2.imread()
source_gray = cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

result = ZNCC_mat(template_gray, source_gray)
print(result.max())
h, w = template_gray.shape
y, x = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)

top_left = (x, y)
bottom_right = (x + w, y + h)
cv2.rectangle(source, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

plt.subplot(131),plt.imshow(source)
plt.subplot(132),plt.imshow(result)
plt.subplot(133),plt.imshow(template)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ms92