由於要開始學習影象方面的知識，讀寫是難免的。對的結構有一定的了解對理解儲存還是很有幫助的。由於實驗的**是用 python 寫的，因此讀取檔案就直接使用 python 了，雖然用 c 來讀寫檔案更有效率，但我個人感覺 python 也沒有很慢。下面來看一下bmp 檔案結構和讀取 bmp 檔案的過程。
用**形式可以表示為：
首先來看檔案頭的資訊（14位元組）：
然後是點陣圖資訊圖（40位元組）：
一般情況下，到這裡我們就可以得到這個的基本資訊了。由於調色盤是不確定的，而且現在的bmp一般都沒有調色盤資訊（因為24位），所以忽略第三個。
所以，思路還是很簡單的。先讀取 54 位元組的標頭檔案，利用讀取的寬和高資訊，對後面的資料進行讀取。
注意：由於是以二進位制形式進行讀取的，因此，需要注意儲存方式。bmp 檔案的儲存方式是小端方式，讀取的時候也要使用小端法進行解析
# -*- coding: utf-8 -*-
from struct import unpack
# 讀取並儲存 bmp 檔案
class readbmpfile :
def __init__(self, filepath) :
file = open(filepath, "rb")
# 讀取 bmp 檔案的檔案頭 14 位元組
self.bftype = unpack("這裡，讀取完檔案後，我又將 r、g、b 三個通道的數值分出來了。主要是為了方便後續的處理，畢竟讀取檔案的目的是為了後面對影象的處理。
這是乙個類，外部**可以這樣呼叫：
import numpy as np
import sys
from readbmpfile import readbmpfile
import cv2
# 命令列傳入的檔案路徑
filepath = sys.argv[1]
# 讀取 bmp 檔案
bmpfile = readbmpfile(filepath)
# r, g, b 三個通道 [0, 255]
r = bmpfile.r
g = bmpfile.g
b = bmpfile.b
# 顯示影象
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]) #合併r、g、b分量 預設順序為 b、g、r
cv2.imshow("merged",merged)
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