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

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。