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0读取BMP文件

个人的经验可以被整理成某种规律，

针对某个事项的规律集合起来便成了算法，

算法是机器学习的核心，

我们通过机器学习完成人工智能（AI）的构建。

给你一张图片，你可以分辨出是什么颜色，思考下如何让机器完成？

读取BMP文件​

描述​

不使用第三方模块的前提下，完成对24位bmp图像的图像数据分析与像素读取。 程序设计需要体现面向对象编程的特点，以创建类的形式编写。

参考资料：

以一张2*2的24位图的bmp格式图片为例

OffsetOffset10SizeHex valueValueDescription
BMP Header
0h0242 4D"BM"ID field (42h, 4Dh)
2h2446 00 00 0070 bytes (54+16)BMP 文件的大小（54 字节标头 + 16 字节数据）
6h6200 00Unused特定应用
8h8200 00Unused特定应用
Ah10436 00 00 0054 bytes (14+40)可以找到像素阵列（位图数据）的偏移量
DIB Header-Device Independent Bitmaps-设备无关位图
Eh14428 00 00 0040 bytesDIB 头中的字节数（从此时开始）
12h18402 00 00 002 pixels (left to right order)位图的宽度（以像素为单位）
16h22402 00 00 002 pixels (bottom to top order)位图的高度（以像素为单位）。从下到上的像素顺序为正。
1Ah26201 001 plane使用的颜色平面数量
1Ch28218 0024 bits每个像素的位数
1Eh30400 00 00 000BI_RGB，未使用像素阵列压缩
22h34410 00 00 0016 bytes原始位图数据的大小（包括填充）
26h38413 0B 00 002835 pixels/metre horizontal图像的打印分辨率，
2Ah42413 0B 00 002835 pixels/metre vertical72 DPI × 39.3701 inches per metre yields 2834.6472
2Eh46400 00 00 000 colors调色板中的颜色数量
32h50400 00 00 000 important colors0 表示所有颜色都很重要
Start of pixel array (bitmap data)
36h54300 00 FF0 0 255Red, Pixel (x=0, y=1)
39h573FF FF FF255 255 255White, Pixel (x=1, y=1)
3Ch60200 000 0Padding for 4 byte alignment (could be a value other than zero)
3Eh623FF 00 00255 0 0Blue, Pixel (x=0, y=0)
41h65300 FF 000 255 0Green, Pixel (x=1, y=0)
44h68200 000 0Padding for 4 byte alignment (could be a value other than zero)

bit（位）比特是计算机运算的基础，属于二进制的范畴

byte字节是内存的基本单位

8 bit = 1 byte

# 参考知识

data = b'\xff' # b代表这是一个二进制数据，\x代表这是一个十六进制的数据

bin_data = bin(int.from_bytes(data))[2:]  # -> 11111111

int(bin_data, 2) # -> 255

# 打开文件作为可编辑对象
with open("r.bmp", "rb") as f:
    d = f.read()
    data = bytearray(d)
# 试着把54到246的数据都改成0x00，即黑色。这样整张图片都变成黑色了
for i in range(54, 246):
    data[i]= 0x00
# 保存文件
with open("black.bmp", "wb") as f:
    f.write(data)

题解​

class Readbmp:
    """
    read bmp files
    图片的格式说明：https://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format#Example_1
    """

    def __init__(self, pic_path) -> None:
        self.pic_path = pic_path
        self.read_color()

    def read_color(self):
        if self.pic_path.endswith(".bmp"):
            self.read_bmp()
        else:
            print("不支持的格式")

    def read_bmp(self):
        bin_datas = []
        """read file data to bin"""
        with open(self.pic_path, "rb") as f:
            while True:
                if len(bin_datas) == f.tell():
                    data = f.read(1)
                    bindata = bin(int.from_bytes(data))[2:]
                    if len(bindata) < 8:
                        bindata = (8 - len(bindata)) * "0" + bindata
                    bin_datas.append(bindata)
                else:
                    bin_datas = bin_datas[:-1]
                    break

        self.bin_pic_head = bin_datas[0:2]  # ID field
        self.bin_pic_size = bin_datas[2:6]  # Size of the BMP file 文件大小
        self.bin_pic_exe = bin_datas[6:10]  # 特定应用，默认为0
        self.bin_pic_address = bin_datas[10:14]  # 图片信息开始地址
        self.bin_pic_dib = bin_datas[14:18]  # DIB 头中的字节数
        self.bin_pic_w = bin_datas[18:22]  # 图片像素宽度
        self.bin_pic_h = bin_datas[22:26]  # 图片像素高度
        self.bin_pic_color_num = bin_datas[26:28]  # 使用颜色平面数
        self.bin_pic_color_long = bin_datas[28:30]  # 每个像素位数
        self.bin_pic_bi = bin_datas[30:34]  # BI_RGB
        self.bin_pic_big = bin_datas[34:38]  # 原始图像数据大小
        self.bin_pic_printpix = bin_datas[38:42]  # 打印分辨率
        self.bin_pic_dpi = bin_datas[42:46]  # DPI
        self.bin_pic_color_num = bin_datas[46:50]  # 调色板中颜色数量
        self.bin_pic_color_important = bin_datas[50:54]  # 重要颜色数量
        self.bin_pic_data = bin_datas[54:]  # 图片数据
        self.bin_to_pic()

    # 将二进制数据转化成十进制数据
    def bin_to_dec(self, bin_datas):
        bin_data = ""
        for i in reversed(bin_datas):
            bin_data += i
        return int(bin_data, 2)

    # 将列表转为3个一组的二维列表
    def change_data(self, data):
        data_2d = []
        x = []
        for i in data:
            x.append(int(i, 2))
            if len(x) == 3:
                data_2d.append(tuple(x))
                x = []
        return data_2d

    # 处理图片数据
    def bin_to_pic(self):
        self.pic_head = chr(int(self.bin_pic_head[0], 2)) + chr(
            int(self.bin_pic_head[1], 2)
        )
        self.pic_size = self.bin_to_dec(self.bin_pic_size)
        self.pic_exe = self.bin_to_dec(self.bin_pic_exe)
        self.pic_address = self.bin_to_dec(self.bin_pic_address)
        self.pic_dib = self.bin_to_dec(self.bin_pic_dib)
        self.pic_w = self.bin_to_dec(self.bin_pic_w)
        self.pic_h = self.bin_to_dec(self.bin_pic_h)
        self.pic_color_num = self.bin_to_dec(self.bin_pic_color_num)
        self.pic_color_long = self.bin_to_dec(self.bin_pic_color_long)
        self.pic_bi = self.bin_to_dec(self.bin_pic_bi)
        self.pic_big = self.bin_to_dec(self.bin_pic_big)
        self.pic_printpix = self.bin_to_dec(self.bin_pic_printpix)
        self.pic_dpi = self.bin_to_dec(self.bin_pic_dpi)
        self.pic_color_num = self.bin_to_dec(self.bin_pic_color_num)
        self.pic_color_important = self.bin_to_dec(self.bin_pic_color_important)
        self.pic_data = self.change_data(self.bin_pic_data)

    # 打印图片信息
    def show(self):
        print(
            """
文件ID  {} 
图像大小(Byte)  {}   
特定应用  {}   
图片信息开始地址  {}   
DIB 头中的字节数 {}   
图片像素宽度  {}   
图片像素高度  {}   
使用颜色平面数  {}   
每个像素位数  {}   
BI_RGB  {}   
原始图像数据大小(Byte) {} 
打印分辨率  {}   
DPI  {}   
调色板中颜色数量  {}   
重要颜色数量  {}   
图片数据  {} .... {} 
""".format(
                self.pic_head,
                self.pic_size,
                self.pic_exe,
                self.pic_address,
                self.pic_dib,
                self.pic_w,
                self.pic_h,
                self.pic_color_num,
                self.pic_color_long,
                self.pic_bi,
                self.pic_big,
                self.pic_printpix,
                self.pic_dpi,
                self.pic_color_num,
                self.pic_color_important,
                self.pic_data[:5],
                self.pic_data[-5:],
            )
        )

    # 判断颜色
    def color(self, color):
        b, g, r = color[0], color[1], color[2]
        if r == 0 and g == 0 and b == 0:
            return "黑色"
        elif r == 0 and g == 0 and b == 255:
            return "蓝色"
        elif r == 0 and g == 255 and b == 0:
            return "绿色"
        elif r == 255 and g == 0 and b == 0:
            return "红色"
        elif r == 255 and g == 255 and b == 255:
            return "白色"
        else:
            return "其他颜色"

    # 统计颜色
    def count_color(self):
        color_dict = {}
        for i in self.pic_data:
            if i in color_dict:
                color_dict[i] += 1
            else:
                color_dict[i] = 1
        return color_dict

    # 判断颜色的比例
    def color_percent(self):
        color_dict = self.count_color()
        color_percent_dict = {}
        for i in color_dict:
            color_percent_dict[self.color(i)] = int(
                color_dict[i] / len(self.pic_data) * 100
            )
        for i in color_percent_dict:
            print("{} 占比百分之 {}".format(i, color_percent_dict[i]))





p = Readbmp("r.bmp")  # 另存为新文件
p.color_percent()
# 红色 占比百分之 100
"""
r.bmp是8*8的位图，其中有一个点是红色，其他都是黑色
"""
# 打开文件作为可编辑对象
with open("r.bmp", "rb") as f:
    d = f.read()
    data = bytearray(d)
# 试着把54到246的数据都改成0x00，即黑色。这样整张图片都变成黑色了（也可以只更改某个数据端）
for i in range(54, 246):
    data[i]= 0x00
# 保存文件
with open("rn.bmp", "wb") as f:
    f.write(data)

p = Readbmp("rn.bmp")
p.show()
p.color_percent()
# 黑色 占比百分之 100