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"。
|
1
|
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。
|
1
2
3
|
for i in range(nx): for j in range(ny): data = f.read(4) |
得到的结果如下：
|
1
2
3
4
5
|
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
|
1
|
data_float = struct.unpack("f", data)[0] |
就可以得到正确的结果了
|
1
2
3
4
5
|
-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：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
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。
|
1
|
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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/sh39o/article/details/79532409
