import numpy as np import struct from PIL import Image class ImageFile(): def getBMP(self, filepath): # 先将位图打开 f = open(filepath,'rb') # 打开对应的文件 # 下面部分用来读取BMP位图的基础信息 f_type = str(f.read(2)) # 这个就可以用来读取 文件类型 需要读取2个字节 file_size_byte = f.read(4) # 这个可以用来读取文件的大小 需要读取4个字节 f.seek(f.tell()+4) # 跳过中间无用的四个字节 file_ofset_byte = f.read(4) # 读取位图数据的偏移量 f.seek(f.tell()+4) # 跳过无用的两个字节 file_wide_byte = f.read(4) # 读取宽度字节 file_height_byte = f.read(4) # 读取高度字节 f.seek(f.tell()+2) # 跳过中间无用的两个字节 file_bitcount_byte = f.read(4) # 得到每个像素占位大小 #下面就是将读取的字节转换成指定的类型 f_size, = struct.unpack('i', file_size_byte) f_ofset, = struct.unpack('i', file_ofset_byte) f_wide, = struct.unpack('i', file_wide_byte) f_height, = struct.unpack('i', file_height_byte) f_bitcount, = struct.unpack('i', file_bitcount_byte) print("类型:", f_type, "大小:", f_size, "位图数据偏移量:", f_ofset, "宽度:", f_wide, "高度:", f_height, "位图:", f_bitcount) # 然后来读取颜色表 color_table = np.empty(shape=[256, 4], dtype=int) f.seek(54) #跳过文件信息头和位图信息头 for i in range(0, 256): b=struct.unpack('B', f.read(1))[0] g = struct.unpack('B', f.read(1))[0] r = struct.unpack('B', f.read(1))[0] alpha = struct.unpack('B', f.read(1))[0] color_table[i][0] = r color_table[i][1] = g color_table[i][2] = b color_table[i][3] = 255 # 下面部分用来读取BMP位图数据区域,将数据存入numpy数组 # 首先对文件指针进行偏移 f.seek(f_ofset) # 因为图像是8位伪彩色图像,所以一个像素点占一个字节,即8位 img = np.empty(shape=[f_height, f_wide, 4], dtype=int) cout = 0 """ 然后就是来读取位图数据了,读取位图数据的时候,我们一定要注意, 数据的排列方式是从左到右,从下到上! 还有一个while循环,是用来判断行像素是否为4的倍数, 如果不是我们还要将填充的用字节给读取扔掉 """ for y in range(0, f_height): for x in range(0,f_wide): cout = cout + 1 index = struct.unpack('B', f.read(1))[0] img[f_height - y - 1, x] = color_table[index] while cout % 4 != 0: f.read(1) cout = cout+1 f.close() return img def ndarry2image(self, ndarry): # ndarray 转 图片 ndarry = ndarry.astype("uint8") # ndarry = cv2.cvtColor(ndarry, cv2.COLOR_BGR2RGB) ndarry = Image.fromarray(ndarry) ndarry = ndarry.toqpixmap() return ndarry