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用C++将二进制文件转换成图像：一步步教你解析过程

2023-07-01 04:07:53 深夜i -- --

C++ 二进制文件图像解析过程教程

二进制文件是由计算机中的二进制编码组成的文件格式，它通常包含着计算机所需要的各种数据信息。而图像则是人类视觉感知的一种表现形式，是由像素点构成的一幅画面。

在生活中，我们经常会遇到将二进制文件，如音频、视频转换成图像的情况。今天，我们来一步步教你如何用C++将二进制文件转换成图像。

1. 准备工作

在开始之前，我们需要准备好C++编译器和OpenCV库。在本篇文章中，我们将使用Visual Studio 2019和OpenCV 4.5.3版。

2. 加载二进制文件

首先，我们需要将二进制文件读取到内存中。C++中提供了fstream类用于读取文件。我们可以定义一个文件流对象，然后用open函数打开要读取的文件，并读取文件到一个指定大小的数组中。


// 定义一个文件流对象
fstream file_in;
// 打开文件
file_in.open("input.bin", ios::in | ios::binary);
// 定义一个指定大小的数组，用于存储文件内容
uchar* buffer = new uchar[height * width];
// 读取文件到数组中
file_in.read(reinterpret_cast<char*>(buffer), height * width);
// 关闭文件流
file_in.close();

3. 解析二进制文件

由于二进制文件中的数据存储方式不同，我们需要了解并解析它的存储方式，以便正确地将文件转换成图像。在本篇文章中，我们将以raw文件为例进行演示。

raw文件是一种没有头文件和格式设计的二进制文件。因此，我们需要了解文件的数据存储方式，然后通过程序解析文件。在本例中，我们可以根据图像的分辨率以及每个像素点所占的字节数来计算文件的大小。


// 设置图像的分辨率和每个像素点所占的字节数
int height = 512; // 图像高度
int width = 512; // 图像宽度
int bytes_per_pixel = 1; // 每个像素点所占的字节数
// 计算文件大小
int file_size = height * width * bytes_per_pixel;

在解析raw文件时，我们需要注意数据存储的方式。raw文件有两种存储方式：Little-Endian和Big-Endian。对于Little-Endian方式，在高位字节存储数据的最低位，而在低位字节存储数据的最高位；对于Big-Endian方式，则是反过来。因此，我们需要根据文件的存储方式及处理器的存储方式来选择适当的解析方式。

在本例中，我们假设文件是Little-Endian方式存储，并且处理器也是Little-Endian方式存储，因此，我们可以直接使用memcpy函数将文件内容按字节拷贝到Mat类中。


// 定义一个Mat类用于存储图像数据
cv::Mat img(height, width, CV_8UC1);
// 拷贝文件内容到Mat类中
memcpy(img.data, buffer, height * width);

4. 显示图像

最后，我们需要使用OpenCV库显示转换后的图像。我们可以使用imshow函数来显示图像，并利用waitKey函数来使程序等待用户的操作。


// 显示图像
cv::imshow("Image", img);
// 等待用户操作
cv::waitKey(0);

完整代码如下：


#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
int main()
{
  // 设置图像的分辨率和每个像素点所占的字节数
  int height = 512; // 图像高度
  int width = 512; // 图像宽度
  int bytes_per_pixel = 1; // 每个像素点所占的字节数
  // 计算文件大小
  int file_size = height * width * bytes_per_pixel;
  // 定义一个文件流对象
  fstream file_in;
  // 打开文件
  file_in.open("input.bin", ios::in | ios::binary);
  // 定义一个指定大小的数组，用于存储文件内容
  uchar* buffer = new uchar[height * width];
  // 读取文件到数组中
  file_in.read(reinterpret_cast<char*>(buffer), height * width);
  // 关闭文件流
  file_in.close();
  // 定义一个Mat类用于存储图像数据
  cv::Mat img(height, width, CV_8UC1);
  // 拷贝文件内容到Mat类中
  memcpy(img.data, buffer, height * width);
  // 显示图像
  cv::imshow("Image", img);
  // 等待用户操作
  cv::waitKey(0);
  // 释放内存
  delete[] buffer;
  return 0;
}

通过以上步骤，我们成功地将二进制文件转换成了图像。不同的二进制文件转换成图像的步骤和解析方式可能会有所不同，因此在实际应用中，我们需要根据不同的文件格式和数据存储方式进行相应的解析处理。

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