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使用Python读取二进制文件的实例讲解

作者:sh39o

今天小编就为大家分享一篇使用Python读取二进制文件的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

目标:目标文件为一个float32型存储的二进制文件,按列优先方式存储。本文使用Python读取该二进制文件并使用matplotlib.pyplot相关工具画出图像

工具:Python3, matplotlib,os,struct,numpy

1. 读取二进制文件

首先使用open函数打开文件,打开模式选择二进制读取"rb"。

f = open(filename, "rb")

第二步,需要打开按照行列读取文件,由于是纯二进制文件,内部不含邮任何的数据结构信息,因此我们需要给定二进制数据的行数列数(nx和ny)来确定图像的形状。这里我们的数据类型是float32型的,对应过来是4bytes,使用for循环逐个read4个字节。

for i in range(nx):
 for j in range(ny):
  data = f.read(4)

得到的结果如下:

b'5\x9d\x82\xc3'
b'\xb1\x04\x10\xc4'
b'\xc1\x9eD\xc4'
b'a\x86R\xc4'
b'\x15\x01=\xc4'

可以看到,读入的数据为十六进制数,这个时候的数据并不能直接用来画图,需要转换为float32型。这里使用struct.unpack来转译

data_float = struct.unpack("f", data)[0]

就可以得到正确的结果了

-261.2281799316406
-576.0733032226562
-786.4805297851562
-842.0996704101562
-756.0169067382812

建立一个numpy数组,将读入的数据分别按列优先的方式放入数组,就完成了图像读入的操作。

将上述操作包装成函数,代码如下:

def xshow(filename, nx, nz):
 f = open(filename, "rb")
 pic = np.zeros((nx, nz))
 for i in range(nx):
  for j in range(nz):
   data = f.read(4)
   elem = struct.unpack("f", data)[0]
   pic[i][j] = elem
 f.close()
 return pic

2. 画出图像

这里我们的目的是将矩阵输出灰度图,并保存为tiff格式的图像,效果图如下(该图为使用弹性波波动方程在Marmousi模型下的波场快照):

不需要坐标轴的信息,直接使用imsave命令,使用cmap选定颜色格式即可。

plt.imsave('output.tiff', img, format='tiff', cmap=plt.cm.gray)

如果使用PIL库读取图像,可能会得到不同的效果,可能需要做直方图均衡,目前还没有找到原因。

以上这篇使用Python读取二进制文件的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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