我有一个mat文件，其中包含大约7000张以扁平格式存储的512 x512维图像的稀疏数据（行为262144），我使用scipy的loadmat方法将此稀疏信息转换为压缩稀疏列格式。这些图像中的数据是较小的图像，通常在512 x512区域内的某个位置，大约为25 x25像素，虽然小图像的实际大小不是恒定的，并且每个图像的大小都在变化，但是我想从这种格式中获得稀疏信息，并将其转换为一个只有小图像中数据的numpy数组;所以如果我有一个512 x512的图像，但是在20 x20的区域中间有一个圆，我只想得到20 x20的区域和圆，而不想得到512 x512图像的其他部分，我知道我可以使用.A把图像转换成非稀疏格式，得到一个512 x512的numpy数组，但是这个选项对我的RAM来说不太理想。
有没有一种方法可以提取以稀疏格式存储的较小图像，而无需将稀疏数据转换为密集数据？
我试着把稀疏的数据变成密集的数据，把它重新塑造成一个512 x512的图像，然后我写了一个程序，通过检查从上，下，左，右开始出现的数据来找到图像的上，下，左，右边缘，但是整个过程看起来效率非常低。