使用Python读取二进制文件的实例讲解


            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中文源码网。