介绍

由于要开始学习图像方面的知识，读写图片是难免的。对图片的结构有一定的了解对理解图片存储还是很有帮助的。由于实验的代码是用 python 写的，因此读取文件就直接使用 python 了，虽然用 C 来读写文件更有效率，但我个人感觉 python 也没有很慢。下面来看一下bmp 文件结构和读取 bmp 文件的过程。

bmp 文件结构

bmp文件头(bmp file header)：提供文件的格式、大小等信息
位图信息头(bitmap information)：提供图像数据的尺寸、位平面数、压缩方式、颜色索引等信息
调色板(color palette)：可选，如使用索引来表示图像，调色板就是索引与其对应的颜色的映射表
位图数据(bitmap data)：就是图像数据

用表格形式可以表示为：

首先来看文件头的信息（14字节）：

然后是位图信息图（40字节）：

一般情况下，到这里我们就可以得到这个图片的基本信息了。由于调色板是不确定的，而且现在的bmp图片一般都没有调色板信息（因为24位），所以忽略第三个。

所以，思路还是很简单的。先读取 54 字节的头文件，利用读取的图片宽和高信息，对后面的数据进行读取。

注意：由于是以二进制形式进行读取的，因此，需要注意存储方式。bmp 文件的存储方式是小端方式，读取的时候也要使用小端法进行解析

Python 代码

# -*- coding: UTF-8 -*-
from struct import unpack# 读取并存储 bmp 文件
class ReadBMPFile :def __init__(self, filePath) :file = open(filePath, "rb")# 读取 bmp 文件的文件头    14 字节self.bfType = unpack("<h", file.read(2))[0]       # 0x4d42 对应BM 表示这是Windows支持的位图格式self.bfSize = unpack("<i", file.read(4))[0]       # 位图文件大小self.bfReserved1 = unpack("<h", file.read(2))[0]  # 保留字段 必须设为 0 self.bfReserved2 = unpack("<h", file.read(2))[0]  # 保留字段 必须设为 0 self.bfOffBits = unpack("<i", file.read(4))[0]    # 偏移量 从文件头到位图数据需偏移多少字节（位图信息头、调色板长度等不是固定的，这时就需要这个参数了）# 读取 bmp 文件的位图信息头 40 字节self.biSize = unpack("<i", file.read(4))[0]       # 所需要的字节数self.biWidth = unpack("<i", file.read(4))[0]      # 图像的宽度 单位 像素self.biHeight = unpack("<i", file.read(4))[0]     # 图像的高度 单位 像素self.biPlanes = unpack("<h", file.read(2))[0]     # 说明颜色平面数 总设为 1self.biBitCount = unpack("<h", file.read(2))[0]   # 说明比特数self.biCompression = unpack("<i", file.read(4))[0]  # 图像压缩的数据类型self.biSizeImage = unpack("<i", file.read(4))[0]    # 图像大小self.biXPelsPerMeter = unpack("<i", file.read(4))[0]# 水平分辨率self.biYPelsPerMeter = unpack("<i", file.read(4))[0]# 垂直分辨率self.biClrUsed = unpack("<i", file.read(4))[0]      # 实际使用的彩色表中的颜色索引数self.biClrImportant = unpack("<i", file.read(4))[0] # 对图像显示有重要影响的颜色索引的数目self.bmp_data = []if self.biBitCount != 24 :print("输入的图片比特值为 ：" + str(self.biBitCount) + "\t 与程序不匹配")for height in range(self.biHeight) :bmp_data_row = []# 四字节填充位检测count = 0for width in range(self.biWidth) :bmp_data_row.append([unpack("<B", file.read(1))[0], unpack("<B", file.read(1))[0], unpack("<B", file.read(1))[0]])count = count + 3# bmp 四字节对齐原则while count % 4 != 0 :file.read(1)count = count + 1self.bmp_data.append(bmp_data_row)self.bmp_data.reverse()file.close()# R, G, B 三个通道self.R = []self.G = []self.B = []for row in range(self.biHeight) :R_row = []G_row = []B_row = []for col in range(self.biWidth) :B_row.append(self.bmp_data[row][col][0])G_row.append(self.bmp_data[row][col][1])R_row.append(self.bmp_data[row][col][2])self.B.append(B_row)self.G.append(G_row)self.R.append(R_row)

这里，读取完文件后，我又将 R、G、B 三个通道的数值分出来了。主要是为了方便后续的处理，毕竟读取文件的目的是为了后面对图像的处理。

这是一个类，外部代码可以这样调用：

import numpy as np
import sys
from ReadBMPFile import ReadBMPFile
import cv2
# 命令行传入的文件路径
filePath = sys.argv[1]
# 读取 BMP 文件
bmpFile = ReadBMPFile(filePath)
# R, G, B 三个通道 [0, 255]
R = bmpFile.R
G = bmpFile.G
B = bmpFile.B
# 显示图像
b = np.array(B, dtype = np.uint8)
g = np.array(G, dtype = np.uint8)
r = np.array(R, dtype = np.uint8)
merged = cv2.merge([b, g, r]) #合并R、G、B分量 默认顺序为 B、G、R
cv2.imshow("Merged",merged)

参考文献

BMP文件格式详解（BMP fileformat）
简单bmp图片处理工具——python实现

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