如何从 16 位 LE 数据中提取这些位？

Question

我有 16 位数据，采用以下 LE 位格式：

B4 | B5 | C1 | C2 | C3 | D1 | D2 | D3

A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | B1 | B2 | B3

每个字母代表一个数据类别，我想从中提取并制作单独的图像。

使用这个python代码，我设法从A层创建了一个图像，但我没有成功提取B、C和D。

# using numpy and PIL
data = np.fromfile(i, dtype=np.dtype('<u2')).reshape(size, size)
A = ((data & 31) - 1).astype('uint8')
image_A = Image.fromarray(A)

有人知道那是怎么回事吗？

Sample data (512x512), Output A

Answer 1

使用位掩码字典和一些位运算来计算必要的移位：

import numpy as np
from PIL import Image

def extract_mask(arr, mask):
    # bit twiddling magic (count trailing zeros)
    shift = int(np.log2(mask & -mask))
    return (arr & mask) >> shift

masks = {
    "A": 0b000_000_00000_11111,
    "B": 0b000_000_11111_00000,
    "C": 0b000_111_00000_00000,
    "D": 0b111_000_00000_00000,
}

filename = "512x512.buffer"
size = 512
data = np.fromfile(filename, dtype="<u2").reshape(size, size)
images = {
    k: Image.fromarray(extract_mask(data, mask).astype(np.uint8))
    for k, mask in masks.items()
}

Answer 2

这似乎是一种简单的方法：

import numpy as np
from PIL import Image

# Load image as 16-bit LE and reshape
size = 512
data = np.fromfile('512x512.buffer', dtype='<u2').reshape(size, size)

A = Image.fromarray(((data      ) & 31).astype(np.uint8))
B = Image.fromarray(((data >>  5) & 31).astype(np.uint8))
C = Image.fromarray(((data >> 10) &  7).astype(np.uint8))
D = Image.fromarray(((data >> 13) &  7).astype(np.uint8))

如何从 16 位 LE 数据中提取这些位？

How can I extract those bits from 16bit LE data?

python

bit-manipulation

numpy

image

bitwise-operators