Question

搜索了几个小时后，我最终找到了this链接。下面是一些背景信息。

我通过硬件调试器捕获正在运行的嵌入式设备的实时帧。捕获的帧存储为raw binary file s，没有标题或格式。在看了上面的链接和理解之后，尽管是敷衍，NumPY和Matplotlib，我能够成功地将原始二进制数据转换为图像。这很重要，因为我不确定原始二进制文件的链接是否对任何人都有帮助。

我使用此代码：

import matplotlib.pyplot as plt # study documentation
import numpy as np              #   "       " 

iFile = "FramebufferL0_0.bin" # Layer-A
shape = (430, 430) # length and width of the image
dtype = np.dtype('<u2') # unsigned 16 bit little-endian.
oFile = "FramebufferL0_0.png"

fid = open(iFile, 'rb')
data = np.fromfile(fid, dtype)
image = data.reshape(shape)

plt.imshow(image, cmap = "gray")
plt.savefig(oFile)
plt.show()

现在，我显示的图像是黑白的，因为彩色图是灰度的（对吗？）。实际捕获的帧不是黑白的。也就是说，我在嵌入式设备上看到的图像是多彩的＆＃34;。

我的问题是，如何从原始二进制文件中计算每个像素的实际颜色？有没有办法从原始二进制文件中获取图像的实际颜色映射？我查看了this示例，我确信，如果我能够计算R，G和B通道（以及Alpha也是如此），我将能够重新创建确切的图像。示例代码会有很大帮助。

Answer 1

RGBA图像有4个通道，每个颜色一个，alpha值一个。二进制文件似乎只有一个通道，因为在执行data.reshape(shape)操作时不会报告错误（相应RGBA图像的形状为（430,430,4））。我认为有两个可能的原因：

图像实际上有颜色信息，但是当您抓取数据时，您只抓取四个频道中的一个。
图像实际上是灰度图像，但嵌入式设备显示伪彩色图像，从而产生颜色信息的错觉。在不知道使用colourmap的情况下，除了指向matplotlib.pyplot.colormaps()之外，很难为您提供帮助，其中列出了matplotlib中所有已经可用的颜色贴图。

你能

a）解释成像模态的确切来源/类型，

b）显示嵌入式设备输出的照片？

PS：另外，至少在我手中，粘贴的二进制文件似乎大小为122629，这与图像形状（430,430）不一致。

从原始二进制图像数据到Python中的PNG

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