H5数据读取与处理

[!NOTE] Tips

H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据。

其本身类似于我们的树形文件存储系统

可以看到，通过group容器来组织和管理数据，而数据存放在Dataset里面。

打开其结构可以看到，本数据的标准有三个属性：

• Attribute
• Data
• Global

Global和Attribute都是一些元数据记录，重点关注Data部分，里面有一些处理好的结果。

其数据组织以表结构进行，如果读取，其结果为:

这是一个 144x72 的图像。

现在将通过Python进行读取。

导入必要的模块：

import os
import h5py
import pandas as pd
import cv2 as cv

这些模块在安装好Anaconda后，直接使用pip命令安装下面这两个：

pip install h5py
pip install opencv-python

来到我们的文件路径，需要对文件树进行遍历，用的是os.walk方法，该方法会返回（上级路径，当前路径下的文件夹，当前路径下的文件）这样一个三元组，其将当前路径下的文件视作叶子节点，所以我们只需要判断当前路径下的文件是否为空，如果不为空，就获取这个文件就行了。

h5Path=[]
dir_path = r"C:\Users\Administrator\Downloads\20-23"
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
    # 当前路径，路径下的文件夹，文件名
    if filenames!=[]:
        h5Path+=[os.path.join(dirpath,i) for i in filenames]

尝试读取一个文件看看

for i in h5Path:
    hdf = h5py.File(i, "r")
    print(hdf.keys())
    break

# output
# <KeysViewHDF5 ['Attribute', 'Data', 'Global']>

成功了，然后通过visit方法可以遍历元素，这个用于快速了解hdf5文件的group结构

hdf.visit(lambda x:print(x))

那么，我们现在以数据XCO2Average为例，进行读取和保存：

# 获取其中的元素，例如XCO2Average
img=hdf['Data']['latticeInformation']['XCO2Average'][:]

这个结果应该是一个ndarray结构的数据，我们直接用opencv进行读取和保存：

cv.imshow("img",img)
cv.waitKey(0)
cv.imwrite(r"C:\Users\Administrator\Desktop\新建文件夹\XCO2Average.jpg",img)

可以看到，Data一共有三层结构，我们现在尝试自动化进行读取。

def getItems(k="Data"):
    res=[]
    keys=hdf.visit(lambda x:res.append(x.split("/")) if x.startswith(k) and len(x.split("/"))==3 else None)
    return res
    

这个函数可以直接获取所有的三层结构。

那么，我们想要获取某个数据，就可以这样啦：

keys=getItems()
for k in keys:
    try:
	    img=hdf[k[0]][k[1]][k[2]][:]
        path_=os.path.join(p,k[2])
        cv.imwrite(path_+".jpg",img)
        pd.DataFrame(img).to_csv(path_+".csv")
    except:
        pass

[!warning]

为什么这里用Try？因为有部分数据读取失败了，但这部分是缺失该属性导致的，不影响其他属性和数据

for i in h5Path:
    try:
        hdf=h5py.File(i,"r")
        _savePathDict=(i.split("20-23")[1])[1:-4]
      
        if not os.path.exists(p:=os.path.join(savePath,_savePathDict)):
            os.makedirs(p)
        print(p)
        for k in keys:
            try:
                img=hdf[k[0]][k[1]][k[2]][:]
                path_=os.path.join(p,k[2])
                cv.imwrite(path_+".jpg",img)
                pd.DataFrame(img).to_csv(path_+".csv")
            except:
                pass
    except:
        pass

• [l] 值得一提的是，os.makedirs会自动处理\，也就是自动创建下级目录，所以这里保持原先的路径位置就好，只不过现在是用文件名创建了一个文件夹，并将读取出来的结果保存在里面。

结果如图所示：

---

完整代码：

依赖环境：

pip install h5py
pip install opencv-python

import os
import h5py
import pandas as pd
import cv2 as cv


h5Path=[]
# 这里修正路径
dir_path = r"C:\Users\Administrator\Downloads\20-23"
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
    # 当前路径，路径下的文件夹，文件名
    if filenames!=[]:
        h5Path+=[os.path.join(dirpath,i) for i in filenames]
savePath=r"D:\20-23_toImg"

def getItems(k="Data"):
    res=[]
    hdf.visit(lambda x:res.append(x.split("/")) if x.startswith(k) and len(x.split("/"))==3 else None)
    return res
keys=getItems()

for i in h5Path:
    try:
        hdf=h5py.File(i,"r")
        _savePathDict=(i.split("20-23")[1])[1:-4]
      
        if not os.path.exists(p:=os.path.join(savePath,_savePathDict)):
            os.makedirs(p)
        print(p)
        for k in keys:
            try:
                img=hdf[k[0]][k[1]][k[2]][:]
                path_=os.path.join(p,k[2])
                cv.imwrite(path_+".jpg",img)
                pd.DataFrame(img).to_csv(path_+".csv")
            except:
                pass
    except:
        pass