使用Python读取二进制文件

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。

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

        得到的结果如下：

1. b'5\x9d\x82\xc3'
2. b'\xb1\x04\x10\xc4'
3. b'\xc1\x9eD\xc4'
4. b'a\x86R\xc4'
5. 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

1. -261.2281799316406
2. -576.0733032226562
3. -786.4805297851562
4. -842.0996704101562
5. -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. def xshow(filename, nx, nz):
2. f = open(filename, "rb")
3. pic = np.zeros((nx, nz))
4. for i in range(nx):
5. for j in range(nz):
6. data = f.read(4)
7. elem = struct.unpack("f", data)[0]
8. pic[i][j] = elem
9. f.close()
10. 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。