Файл с расширением .bmp
BMP — популярный формат несжатого растрового изображения. В заголовке файла записана информация об изображении — размер файла, ширина и высота рисунка, глубина пикселей, количество цветов. После заголовка может следовать палитра. Далее идет непосредственно набор данных о пикселях, который идентифицирует положение каждого пикселя и его цвет.
Файлы BMP поддерживают несколько различных глубин цвета — от черно-белого изображения (1 бит) до Deep color (64 бит). Реализована поддержка частичной прозрачности различной битности. Достоинством формата является тот факт, что изображение хранится без потерь качества. Однако, чем больше геометрические размеры BMP-изображения и цветовая глубина, тем больше размер файла.
К примеру, размер обычной фотографии с глубиной цвета 24 бит может легко достигнуть 15 МБ и более. Поэтому сфера целенаправленного применения формата ограничена. В основном, он используется для больших монохромных изображений — пиктограмм, схем, чертежей — там, где очень важна точная передача деталей.
Поддержка формата BMP интегрирована в Windows, таким образом файл можно открыть двойным щелчком мыши.
Какая информация записана в заголовке файла формата BMP?
Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь для публикации ответа на этот вопрос.
решение вопроса
Связанных вопросов не найдено
Обучайтесь и развивайтесь всесторонне вместе с нами, делитесь знаниями и накопленным опытом, расширяйте границы знаний и ваших умений.
- Все категории
- экономические 43,679
- гуманитарные 33,657
- юридические 17,917
- школьный раздел 612,729
- разное 16,911
Популярное на сайте:
Как быстро выучить стихотворение наизусть? Запоминание стихов является стандартным заданием во многих школах.
Как научится читать по диагонали? Скорость чтения зависит от скорости восприятия каждого отдельного слова в тексте.
Как быстро и эффективно исправить почерк? Люди часто предполагают, что каллиграфия и почерк являются синонимами, но это не так.
Как научится говорить грамотно и правильно? Общение на хорошем, уверенном и естественном русском языке является достижимой целью.
- Обратная связь
- Правила сайта
Формат монохромного BMP файла
Создайте в графическом редакторе PAINT растровое изображение размером 50*35 пикселов. Выберите максимальный масштаб изображения и включите сетку. Сохраните рисунок в формате BMP как монохромный (файл 50_35.bmp).
Откройте листинг файла 50_35.bmp в приложении Commander (TC, VC или WC) для просмотра (клавиша F3) в шестнадцатеричном (HEX) представлении.
Сопоставим картинку растрового изображения и HEX коды в листинге файла 50_35.bmp.
Коды с 19-го по 23-й (32 00 00 00) определяют размер растра (число пикселов) по горизонтали. Коды с 24-го по 27-й (23 00 00 00) определяют размер растра по вертикали. Чтобы убедиться в этом воспользуйтесь калькулятором. В рассматриваемом примере размер растра – 50 * 35. HEX коду 32 соответствует десятичное (DEC) число 50, HEX коду 23 – DEC число 35.
На размера растра отводится 4 байта (HEX кода). Одним байтом определяется размер от 0 до 255. При превышении 255 (код FF) будет задействован следующий байт. Например, DEC числу 256 соответствует HEX код 100. Размер растра 256 будет представлен в листинге файла (00 01 00 00).
Коды символов, начиная с 63-го и до конца файла, содержат последовательность данных о цвете точек растра – в порядке слева направо вдоль каждой ряда и снизу вверх по рядам. Один байт описывает 8 точек, белая точка в BIN коде описывается единицей, черная – нулем.
Сколько байт необходимо для описания 50 точек в одном ряду? Не менее 7 (7*8=56). Но используется 8 (8*8=64), соблюдается кратность 4 байтам (4*8=32). Обратите внимание в листинге файла на HEX коды в конце описания каждого ряда повторяются байты FF FF C0 00. Эти байты описывают последние 32 точки из 64-х. Из них 14 несуществующих точек (64-50=14) описаны нулями.
Точки какого ряда описаны кодом FC 1F? Отсчитываем ряды по (по 8 байт в каждом), можно также ориентироваться на код (C0 00) в конце каждого ряда. Получаем 11-й ряд. В нем находятся 5 точек. Проверяем результат с помощью калькулятора.
VLISP программа считывания данных из BMP-файла (монохромного)
Программа последовательно считывает из BMP-файла HEX-коды. По этим данным определяется порядковый номер каждой черной точки в ряду, начиная слева. Порядковые номера черных точек каждого ряда заносятся в список, который после окончании чтения ряда записывается в файл Result.txt.
(defun C:bmp(/ xsize ysize x n fi fo lst mask) (setq fi (open "E:/tmp/50_35.bmp" "r")) (setq fo (open "E:/tmp/result.txt" "w")) (repeat 18 (c)) (setq xsize (r)) (setq ysize (r)) (repeat 36 (c)) (write-line "Size" fo) (write-line (itoa xsize) fo) (write-line (itoa ysize) fo) (repeat ysize (m) (setq x 1) (setq lst nil) (repeat xsize (if (= (logand n mask) 0) (setq lst (cons x lst))) ; сдвиг одного бита вправо (01000. 0) (setq mask (lsh mask -1)) (if (= mask 0) (m)) ; подготовка новой маски (setq x (1+ x))) (princ (reverse lst) fo) (write-line "" fo) ) (close fi) (close fo) ) ; Пользовательские функции ; считывание HEX-символа (defun c() (read-char fi)) ; подготовка маски - 32 bit-символа (10000. 0) ; и определение числа из последовательности 4-х HEX-символов (defun m() (setq mask (lsh 1 31)) (setq n (+ (lsh (c) 24) (lsh (c) 16) (lsh (c) 8) (c)))) ; определяется число из обратной ;последовательности 4-х HEX-символов (defun r ()(setq n (+ (c)(lsh (c) 8) (lsh (c) 16)(lsh (c) 24))))
Информация, записанная в файл Result.txt:
Size 50 35 nil nil nil nil nil nil nil nil nil nil (31 32 33 34 35) (30 31 32 33 34) (29 30 31 32 33 34) (28 29 30 31 32 33 34 35) (26 27 28 29 30 31 32 33 34) (26 27 28 29 30 31 32 33) (26 27 28 29 30 31 32) (25 26 27 28 29 30) (24 25 26 27 28 29) (24 25 26 27 28 29) (22 23 24 25 26 27 28) (21 22 23 24 25 26 27) (21 22 23 24 25 26) (21 22 23 24 25) (20 21 22 23 24) (18 19 20 21 22 23) nil nil nil nil nil nil nil nil nil
Описание программы
Из BMP-файла последовательно считываются байты с помощью функции read-char. Данные, которые будут использоваться в программе, запоминаются в переменных, остальные пропускаются.
Размер растра (xsize и ysize) определяется парой из 4-х байт. Как объединить эти 4 байта в одно число? Рассмотрим более простую задачу. Как из 4-х цифр «5» «8» «9» и «1» сформировать число 1985? Для этого каждую цифру сдвигаем влево на соответствующее количество разрядов (добавляем нули слева), а результат суммируем.
Аналогично решается задача формирования 4-х байтного числа. В пользовательской функции (r) из 4-х байтов сложением формируется одно число. Каждый байт перед сложением сдвигается на соответствующее количество разрядов (1, 2 и 3 байта). Сдвиг выполняется функцией Lsh, параметры сдвига указывается в битах (8, 16 и 24). Функция (r) возвращает число в 10-тичном представлении. Результат запоминается в переменных (xsize и ysize).
Далее считываются и обрабатываются точки, на предмет выявления их цвета. Используется внешний цикл по ysize и внутренний цикл по xsize.
Учитывая, что число байтов, которые описывают один ряд точек, кратно 4 объединим их по аналогии с предыдущей задачей. Только в этом случае из 4-х цифр «5» «8» «9» и «1» будем формировать число 5891:
Эту задачу в программе решает пользовательская функция (r). Она объединяет 4-х байта в 32 разрядное число, которое сохраняется в переменной n. В функции (r) также создается 32 разрядное число (сохраняется в переменной mask), первый бит которого – 1(единица), остальные – 0 (ноль). Начальное значение «маски» формируется путем побитового сдвига единицы влево на 31 разряд (lsh 1 31):
Отметим, что любое число независимо от его представления (HEX, DEC, BIN) остается одним и тем же. А функции обрабатывают его по-разному. Например, функция read-char работает с байтами, а Lsh с битами.
После тестирования первого пиксела, единица в маске сдвигается вправо (lsh mask -1):
Тестирование каждой точки, которая описывается в переменной n, анализируется путем применения побитового умножения c значением переменной mask(if (= (logand n mask) 0) (setq lst (cons x lst))):
В верхнем примере проверялась крайняя 6-я точка сформированного числа, в нижнем примере – 19-я точка. Если результат побитового умножения ноль, то проверяемая точка – черная. Порядковый номер точки в ряду сохраняется в переменой x. Каждая черная точка заносится в начало списка (setq lst (cons x lst)). По окончании анализа ряда список записывается наоборот в файле результата result.txt (princ (reverse lst) fo).
Маска и число обновляются после 32 сдвигов (if (= mask 0) (m)), а также, в случае, если заканчивается внутренний цикл (repeat xsize…). При этом, лишние пиксели, которые находятся за пределами растра (64-50=14), автоматически отсекаются, поскольку в начале очередного цикла по Y (repeat ysize (m) …) значения переменных n и mask обновляются.
Формат BMP (24-bit Bitmap)
На рисунке приведен пример простого изображения (размер 34 *10 точек) из 3-х красных точек в левом нижнем углу, остальные точки белые.
Раскрываем листинг файла и, сопоставляя с изображением, определяем, как описываются данные в нем:
Файл начинается с символов “BM”, указывающих на формат файла.
С 19 позиции 4 байта (22 00 00 00) указывают размер файла по X (количество точек в строке 34), с 23-й позиции – 4 байта (0A 00 00 00) указывают размер файла по Y (количество рядов 10).
Начиная с 55-го байта и до конца файла содержатся данные о цвете точек растра – в порядке слева направо вдоль каждого ряда и снизу вверх по рядам. Одна точка описывается тремя байтами, каждый из которых представляет синюю (Blue), зеленую (Green) и красную (Red) составляющие цвета. В рассматриваемом примере первая точка (красного цвета) описана байтами (00 00 FF) вторая (белого цвета) – (FF FF FF).
Каждый ряд точек описывается количеством байт, кратным 4. Ряд из 34 точек должен описываться 34*3 + 2 =104 байтами. Два байта (00 00) добавляется в конце описания каждого ряда для обеспечения кратности 4. Если бы ряд состоял из 33 точек, то в конце каждого ряда добавилось по 1 байту для обеспечения кратности 4 (33*3 + 1 =100).
Загрузка и чтение BMP (24-bit Bitmap) на VB.NET
Ниже приводится модуль программы, который используется в приложении для идентификации продуктов (фруктов и овощей) на основе данных от видеокамеры. Модуль обеспечивает загрузку картинки и считывания точек (по 3 байта на каждую точку) из файла.
Public Class frmIdntf Dim NameFile As String Dim FNum1, Xsize, Ysize, Dp, IK, IR, IG, IB, I, J As Integer Private Sub cmdLoad_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles cmdLoad.Click With OpenFileDialog On Error GoTo ErrorLabel .ShowDialog() NameFile = .FileName imgPrdct.ImageLocation = NameFile End With ErrorLabel: Exit Sub End Sub Private Sub cmdRun_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles cmdRun.Click FNum1 = FreeFile() FileOpen(FNum1, NameFile, OpenMode.Binary) Xsize = f2(19) Ysize = f2(23) Dp = f3(Xsize) ' количество лишних байтов в ряду I = 54 For Y = 1 To Ysize For X = 1 To Xsize I = I + 1 IB = F1(I) I = I + 1 IG = F1(I) I = I + 1 IR = F1(I) Next X I = I + Dp ' сдвиг на количество лишних байтов в ряду Next Y FileClose(FNum1) End Sub Private Function F1(I) As Byte FileGet(FNum1, F1, I) End Function Private Function f2(I) Dim N1, N2, N3, N4 As Long N1 = F1(I) N2 = F1(I + 1) N2 = N2 * 256 'сдвиг на байт N3 = F1(I + 2) N3 = N3 * 65536 'сдвиг на 2 байта (256 в квадрате) N4 = F1(I + 3) N4 = N4 * 16777216 'сдвиг на 3 байта (256 в кубе) f2 = N1 + N2 + N3 + N4 End Function Private Function f3(Xsize) Dim N1, N2, N3 As Long N1 = Xsize * 3 N2 = N1 \ 4 N3 = N2 * 4 If N1 > N3 Then f3 = (N2 + 1) * 4 - N1 Else : f3 = 0 End Function End Class
С++ программа считывания данных из BMP (24-bit Bitmap)
Ниже приводится модуль программы, который используется в приложении 3D-реконструкция по 2-м изображениям. Модуль обеспечивает загрузку данных из BMP файлов в динамически выделяемую оперативную память.
RGBQUAD ** MatrixBMP(const char *fname, int &mx, int &my) < FILE * pFile = fopen(fname, "rb"); // считываем заголовок файла BITMAPFILEHEADER header; header.bfType = read_u16(pFile); header.bfSize = read_u32(pFile); header.bfReserved1 = read_u16(pFile); header.bfReserved2 = read_u16(pFile); header.bfOffBits = read_u32(pFile); // считываем заголовок изображения BITMAPINFOHEADER bmiHeader; bmiHeader.biSize = read_u32(pFile); bmiHeader.biWidth = read_s32(pFile); bmiHeader.biHeight = read_s32(pFile); bmiHeader.biPlanes = read_u16(pFile); bmiHeader.biBitCount = read_u16(pFile); bmiHeader.biCompression = read_u32(pFile); bmiHeader.biSizeImage = read_u32(pFile); bmiHeader.biXPelsPerMeter = read_s32(pFile); bmiHeader.biYPelsPerMeter = read_s32(pFile); bmiHeader.biClrUsed = read_u32(pFile); bmiHeader.biClrImportant = read_u32(pFile); RGBQUAD **rgb = new RGBQUAD*[bmiHeader.biWidth]; for (int i = 0; i < bmiHeader.biWidth; i++) < rgb[i] = new RGBQUAD[bmiHeader.biHeight]; >int kr = (int)bmiHeader.biWidth * 3 % 4; if (kr != 0) for (int j = 0; j < bmiHeader.biHeight; j++) < for (int i = 0; i < bmiHeader.biWidth; i++) < rgb[i][j].rgbBlue = getc(pFile); rgb[i][j].rgbGreen = getc(pFile); rgb[i][j].rgbRed = getc(pFile); >// пропускаем последние 1-3 байта в конце строки для обеспечения кратности 4 for (int i = 0; i < kr; i++) < getc(pFile); >> // Передаем значения ширины и высоты глобальным переменным mx = bmiHeader.biWidth; my = bmiHeader.biHeight; fclose(pFile); return rgb; > unsigned short read_u16(FILE *fp) < unsigned char b0, b1; b0 = getc(fp); b1 = getc(fp); return ((b1 unsigned int read_u32(FILE *fp) < unsigned char b0, b1, b2, b3; b0 = getc(fp); b1 = getc(fp); b2 = getc(fp); b3 = getc(fp); return ((((((b3 << 8) | b2) << 8) | b1) int read_s32(FILE *fp) b0 = getc(fp); b1 = getc(fp); b2 = getc(fp); b3 = getc(fp); return ((int)(((((b3
Формат Bmp (256-цветной)
За информационным заголовком следует таблица цветов, представляющая собой массив из 256 (по числу цветов) 4-байтовых полей. Каждое поле соответствует своему цвету в палитре, а три байта из четырех – компонентам синей, зеленой и красной составляющих для этого цвета. Последний, самый старший байт каждого поля зарезервирован и равен 0.
После таблицы цветов находятся данные изображения, которое по строкам растра записано снизу вверх, а внутри строки – слева направо. Так как на некоторых платформах невозможно считать единицу данных, которая меньше 4 байт, длина каждой строки выровнена на границу в 4 байта, т. е. при длине строки, некратной четырем, она дополняется нулями. Это обстоятельство обязательно надо учитывать при считывании файла.
На нижнем рисунке представлено точечное изображение (10*5) и конец листинга файла, где захвачены несколько полей из таблицы цветов и приводятся данные об изображении (обведены красной линией).
На рисунке выделены по 4 байта цветов палитры, которые используются для указания цвета точек. Белый цвет имеет последний номер в таблице цветов – 255 (FF). Синий цвет указан под номером 252 (FC), зеленый – 250 (FA), красный – 249 (F9). Длина каждой строки дополняется 2-я байтами (00 00) для кратности 4 (10+2=12).
- Android programming
- Artificial Intelligance
- CAD Systems API
- Computer vision
- Geometric modeling
- Image recognition
- Machine Learning
- Neural networks
- OOP languages
- Robotics
- Trading
- Unity3D
- Web
- WebGL
- Защищено: Анализ стратегий и сделок(Strategy Analysis)
- Пересчет спреда из котировки в $ (spread)
- Планирование сделок накануне фундаментальных событий
- Взаимосвязь Европейских валют (The relationship of European currencies)
- Трейдинг с Европейскими валютами (Trading with European currencies)
- Сделки с коррелирующими парами (Trades with correlated pairs)
- Фундаментальный анализ на форекс (Forex fundamental analysis)
- Карта основных валют (Map of major currencies)
- Формализация трейдинга (Formalization of trading)
- Трейдинг на платформе MT5 (Trading on the MT5 platform)
- Боковик с хеджированием (Flat with Hedging)
- Трейдинг в боковике (Sideways Trading)
- Планирование и отслеживание сделок (Planning and tracking transactions)
- Разумная диверсификация (Reasonable diversification)
- Сравнение валют (Currency comparison)
- Сделки на основе корреляции (Trades based on correlation)
- Стратегии, валютные пары и параметры сделок
- Диверсификация и хеджирование в трейдинге (Diversification and hedging)
- Анализ и прогнозирование графиков популярных пар (Chart analysis of popular pairs)
- Обзор Forex брокеров (Overview of Forex Brokers)
- Стратегии и алгоритмы для роботов в трейдинге (Strategies and algorithms for trading robots)
- Прогнозирование кривой на основе нейросети (Neural Network Curve Prediction)
- Трейдинг на платформе Libertex (Trading on the Libertex platform)
- Convolutional Neural Network. Object Landmarks
- Технологии машинного обучения на простом примере
- Введение в Unsupervised learning
- Введение в Deep Q-Learning Network
- Введение в Q-Learning
- Stereo Vision
- Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
- Object detection algorithms
- Введение в Google Colab (Introduction to Google Colab)
- Архитектуры нейросетей для CV
- Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
- Обзор алгоритмов детекции мимики лица (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
- CMake projects in Visual Studio — Quick start
- Linux C++ проект в Visual Studio
- От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)
- Основы калибровки (Calibration Basics)
- Калибровка системы «проектор-экран-камера» (Calibrating the projector-screen-camera system)
- Гомография в примерах (Homography in examples)
- Введение в GPU-программирование
- Методы 3d реконструкции помещений (Methods for 3d reconstruction of premises)
- Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)
- Преобразование координат при калибровке роботов (Coordinate transformation when calibrating robots)
- Защищено: Определение центроида лазерного пятна на цифровом изображении (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
- Start на GitHub
- Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)
- Оценка глубины по 360-градусному изображению (Depth estimation from a 360-degree image)
- Алгоритмы регистрации облаков точек (Point cloud registration algorithms)
- Регистрация облаков точек с оценкой соответствия. Основы (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
- Cемантическая сегментация, панорама и фотограмметрия (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
- Калибровка камеры (Camera Calibration)
- Преобразование mesh-модели в модель B-rep (Conversion mesh-model в B-rep model)
- Фотограмметрия (Photogrammetry)
- От облака точек к поверхности (From point cloud to surface)
- Пример организации экзамена в ZOOM (ZOOM exam organization example)
- Arduino проект «Автомобиль, который избегает препятствий» (Arduino project «A car that avoids obstacles»)
- Основы программирования Arduino (Arduino programming basics)
- Кратко об Arduino и Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
- Подключение Raspberry Pi камеры и инсталляция OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
- Основы программирования на Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
- Face recognition. Python, DLIB
- Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
- Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
- Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)
- Introduction to AI and references
- Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
- AI based on Unity ML Agents. Quick start
- Модификация простой игры на Unity (Modification of a simple game on Unity)
- WEB на Python с Django в Visual Studio
- WEB на Python с Flask в Visual Studio
- Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)
- Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)
- Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
- Быстрый старт в WebGL (Quickstart in WebGL)
- Быстрый старт в WEB программирование (Quickstart in WEB programming)
- Быстрый старт с Qt C++ в Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
- Быстрый старт с Python в Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
- Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
- Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)
- Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)
- Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)
- Игра “Snake” на Unity3D (The game “Snake” on Unity3D)
- Основы Unity3D (Unity3D Basics)
- Архитектура WebGL приложения для чайников (WebGL application architecture for Dummies)
- Оптимизация OpenGL приложений (Optimizing OpenGL applications)
- Взаимодействие HTML5 и JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
- Shaders in Unity3d
- Матрицы поворота, углы Эйлера и кватернионы (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
- Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
- CMake компоновка OpenCV (CMake OpenCV layout)
- Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
- OpenCV in Android
- Введение в OpenCV программирование на C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
- Основы компьютерного зрения (Basics of computer vision — CV)
- 2D/3D моделирование в Android (2D/3D modeling in Android)
- Введение в Android программирование (Introduction to Android Programming)
- Поиск объектов на изображении (Search for objects in the image)
- Алгоритмы вычитания фона (Background Subtraction Algorithms)
© 2017-2024 api-2d3d-cad. Все права защищены.
Запрещено использование материалов сайта без согласия его авторов и обратной ссылки.
Восстановление файлов формата .BMP
Файлы были удалены из-за ошибки пользователя или ошибки программного обеспечения? Вы случайно отформатировали диск и хотите знать, как восстановить файлы? Прочтите наше руководство по восстановлению .BMP файлов для Windows, MacOS, Android и IOS в 2024.
Что такое файл с расширением .BMP?
BMP — популярный формат несжатого растрового изображения. В заголовке файла записана информация об изображении — размер файла, ширина и высота рисунка, глубина пикселей, количество цветов. После заголовка может следовать палитра. Далее идет непосредственно набор данных о пикселях, который идентифицирует положение каждого пикселя и его цвет.
- Как восстановить утерянные .BMP файлы?
- Программы для восстановления .BMP файлов
- Чем открыть файл с расширением .BMP?
- Программы, которые открывают файлы .BMP
- Дополнительная информация
BMP — популярный формат несжатого растрового изображения. В заголовке файла записана информация об изображении — размер файла, ширина и высота рисунка, глубина пикселей, количество цветов. После заголовка может следовать палитра. Далее идет непосредственно набор данных о пикселях, который идентифицирует положение каждого пикселя и его цвет.
Как восстановить утерянные .BMP файлы?
Во время работы компьютера, ноутбука или других стационарных и мобильных устройств, даже несмотря на регулярное обновление и очистку, возникают баги, зависания, аппаратные или системные сбои. В результате, важный .BMP файл может быть удалён.
Перейти к просмотру
Далеко не во всех случаях единственным способом восстановления .BMP файла, будет его повторное создание.
Используйте программы для восстановления .BMP файлов после намеренного или случайного удаления, форматирования памяти устройства или карты памяти, заражения вирусом, сбоя или очистки памяти.
Программы для восстановления .BMP файлов
Ищете как восстановить файлы?
В случаях, когда файлы удалены и стандартными средствами системы их восстановить уже не предоставляется возможным, используйте Hetman Partition Recovery.
Инструмент восстанавливает файлы с любых устройств, независимо от причины потери данных.
- Загрузите, установите и запустите программу.
- Программа автоматически просканирует компьютер и отобразит все подключенные к нему жесткие диски и съёмные носители информации, физические и локальные диски.
Чем открыть файл с расширением .BMP?
Ищете как открыть Точечный рисунок?
Программы, которые открывают файлы .BMP
Windows File Viewer Plus Adobe Photoshop CC 2019 Adobe Photoshop Elements 2019 Adobe Illustrator CC 2019 Corel PaintShop Pro 2020 CorelDRAW Graphics Suite 2019 ACD Systems Canvas X 2019 Microsoft Photos Microsoft Windows Photo Viewer Microsoft Paint image viewer»> Other image viewer
Mac Apple Preview Apple Photos ACD Systems ACDSee Photo Studio for Mac Adobe Photoshop CC 2019 Adobe Illustrator CC 2019 CorelDRAW Graphics Suite 2019 MacPhun ColorStrokes image viewer»> Other image viewer
Web Google Drive iOS Google Drive Android File Viewer for Android Google Drive Дополнительная информация
- Тип файла: Точечный рисунок
- Расширение файла: .BMP
- Разработчик: Невідомо
- Категория: Растровые изображения
- Формат: Двоичный
- Mime-type: image/bmp
- HEX: 42 4D
- ASCII: BM
Обратная связь
Мы будем рады ответить на Ваши вопросы!
Комментарии (1)
Hetman Software: Data Recovery 19.12.2019 13:47 #
Если у вас возникли вопросы по восстановленю файлов формата .BMP, задавайте их в комментариях.
Оставьте ответ- Обновлено:
- 5.01.2023 12:44
Автор: Maxim Cherniga, Технический писатель
С 1996 года начал интересоваться IT сферой, постепенно изучая и переводя свои интересы в профессиональное русло. В начале 2000-х был студентом компьютерной академии, где изучал администрирование, программирование и дизайн. В 2011 году получил высшее образование, защитив диплом по специальности «Художник компьютерной графики».
Мирошниченко Михаил – одни из ведущих программистов в Hetman Software. Опираясь на пятнадцатилетний опыт разработки программного обеспечения он делится своими знаниями с читателями нашего блога. По мимо программирования Михаил является экспертом в области восстановления данных, файловых систем, устройств хранения данных, RAID массивов.
Поделиcь
Вопросы и ответы
Программа восстановит данные после переустановки Windows или сброса компьютера к исходному состоянию?
- Прервите установку Windows или операцию сброса к исходному состоянию.
- Подключите диск к другому компьютеру, если вы не можете загрузить операционную систему.
- Используйте ‘Полный анализ’ по всему физическому устройству, чтобы вернуть данные с ранее удаленных разделов.
️ Можно ли получить доступ к файлам на виртуальном жестком диске VMware, Hyper-V, VirtualBox?
Для подключения дисков *.vmdk, *.vhdx, *.vdi используйте меню Сервис — Монтировать диск. После подключения вы можете выбрать этот диск в программе для анализа и восстановления данных.
В папке Мой компьютер не отображается жесткий диск или внешний USB-диск. Как скопировать файлы?
Программа может проанализировать сбойное устройство, которое не доступно в Проводнике Windows. Список физических устройств находится под списком логических разделов. Выберите ваш диск и дождитесь окончания анализа.
⌛ Если я заплачу за программу сейчас, сколько времени пройдет прежде чем я получу свои регистрационные данные?
Это зависит от способа оплаты, который вы используете. Если вы оплачиваете онлайн с помощью своей кредитной карты или PayPal, вы получите регистрационный ключ сразу после оплаты.
Каковы факторы успешного восстановления данных?
Для успешного восстановления необходимо отказаться от использования устройства до полного возврата нужных файлов. Если это внешний диск, карта памяти или флешка, то подсоедините её к ПК и проведите анализ с помощью программы. Если данные удалены в результате форматирования системного диска, сброса системы или переустановки Windows, то прекратите дальнейшую установку системы и программ. Подключите диск к другому компьютеру и проведите восстановление. Восстановленные файлы должны быть сохранены на другой диск.
⏱️ Сколько времени займет восстановление данных?
Восстановление данных может занимать продолжительное время в случае работы с диском размером более 1 терабайта. Сбойные диски также могут долго сканироваться. Однако в большинстве случаев восстановление занимает менее 30 минут.