libpng error: iTXt: chunk data is too large error: PNG unsigned integer out of range

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当使用png读取特定PNG图片时，遇到“iTXt: chunk data is too large”错误，此问题由Adobe XMP数据过大引起。本文介绍如何通过调整png_set_chunk_malloc_max参数至无限制，解决这一问题。

使用png读某些png时，出现libpng error: iTXt: chunk data is too large error: PNG unsigned integer out of range这样的错误，发现是adobe 的XMP非常大引起的：

$ xxd test.png
00000000: 8950 4e47 0d0a 1a0a 0000 000d 4948 4452  .PNG........IHDR
00000010: 0000 0400 0000 0400 0806 0000 007f 1d2b  ...............+
00000020: 8300 0000 0970 4859 7300 000b 1300 000b  .....pHYs.......
00000030: 1301 009a 9c18 008b 1b94 6954 5874 584d  ..........iTXtXM
00000040: 4c3a 636f 6d2e 6164 6f62 652e 786d 7000  L:com.adobe.xmp.
00000050: 0000 0000 3c3f 7870 6163 6b65 7420 6265  ....<?xpacket be
00000060: 6769 6e3d 22ef bbbf 2220 6964 3d22 5735  gin="..." id="W5
00000070: 4d30 4d70 4365 6869 487a 7265 537a 4e54  M0MpCehiHzreSzNT
00000080: 637a 6b63 3964 223f 3e0a 3c78 3a78 6d70  czkc9d"?>.<x:xmp
00000090: 6d65 7461 2078 6d6c 6e73 3a78 3d22 6164  meta xmlns:x="ad
000000a0: 6f62 653a 6e73 3a6d 6574 612f 2220 783a  obe:ns:meta/" x:
000000b0: 786d 7074 6b3d 2241 646f 6265 2058 4d50  xmptk="Adobe XMP
000000c0: 2043 6f72 6520 352e 352d 6330 3134 2037   Core 5.5-c014 7
000000d0: 392e 3135 3134 3831 2c20 3230 3133 2f30  9.151481, 2013/0
000000e0: 332f 3133 2d31 323a 3039 3a31 3520 2020  3/13-12:09:15   
000000f0: 2020 2020 2022 3e0a 2020 203c 7264 663a       ">.   <rdf:
00000100: 5244 4620 786d 6c6e 733a 7264 663d 2268  RDF xmlns:rdf="h
00000110: 7474 703a 2f2f 7777 772e 7733 2e6f 7267  ttp://www.w3.org
00000120: 2f31 3939 392f 3032 2f32 322d 7264 662d  /1999/02/22-rdf-
00000130: 7379 6e74 6178 2d6e 7323 223e 0a20 2020  syntax-ns#">.   
00000140: 2020 203c 7264 663a 4465 7363 7269 7074     <rdf:Descript
00000150: 696f 6e20 7264 663a 6162 6f75 743d 2222  ion rdf:about=""

这个因为这些chunk的大小超时默认的大小限制了。

解决方案，使用png_set_chunk_malloc_max设置为无限制.

	png_ptr  = png_create_read_struct(PNG_LIBPNG_VER_STRING, NULL, NULL, NULL); 
	info_ptr = png_create_info_struct(png_ptr);
	png_set_chunk_malloc_max(png_ptr,0);

 

 

aerror
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创建 `RedirectStderr` 上下文管理器，在显示文件对话框时临时重定向标准错误输出，避免显示libpng警告。 - 在 `select_file` 函数和保存文件对话框时使用该上下文管理器。 2. **错误处理增强**： - 添加更多异常捕获，特别是在保存结果文件时。 - 检查用户是否取消了文件选择操作。 3. **可选全局忽略警告**： - 注释部分展示了如何使用 `warnings` 模块全局忽略警告，但这里我们只针对文件对话框进行重定向。 ### 注意事项 - 重定向stderr可能会隐藏其他错误，但仅在文件对话框打开期间有效，因此影响有限。 - 如果用户运行在无图形界面的环境（如服务器），需要调整代码（例如使用命令行参数指定文件路径）。 ### §§相关问题§§: 1. 如何在没有图形界面的环境中运行此程序（如Linux服务器）？ 2. 如果数据量极大，如何优化图的构建和BFS搜索？ 3. 如何记录源节点到目的节点的完整路径（而不仅仅是首尾节点）？ 4. 如何处理IP地址相同但表示不同主机的情况（如不同端口的相同IP）？</think>### 解决 libpng 警告问题 您遇到的 `libpng warning: iCCP: cHRM chunk does not match sRGB` 警告是 PNG 图像处理相关的警告，通常出现在使用 tkinter 等图形界面库时。这个警告本身不会影响程序功能，但我们可以通过几种方式处理它： #### 解决方案 1: 忽略警告（推荐） ```python import os import sys import warnings # 在程序开头添加以下代码忽略 PNG 警告 os.environ['TK_SILENCE_DEPRECATION'] = '1' warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module='tkinter') ``` #### 解决方案 2: 使用命令行参数抑制警告 ```python # 在程序开头添加 if sys.platform == 'win32': os.environ['TK_SILENCE_DEPRECATION'] = '1' ``` #### 解决方案 3: 更新 PNG 库（更彻底的解决） 1. 安装更新版本的 libpng： ```bash conda install -c conda-forge libpng # 如果使用 Anaconda ``` 或 ```bash pip install pillow --upgrade # 更新 Python 图像处理库 ``` ### 完整修复后的代码 ```python import pandas as pd import networkx as nx from collections import deque import os import tkinter as tk from tkinter import filedialog import sys import warnings # 忽略 PNG 相关警告 os.environ['TK_SILENCE_DEPRECATION'] = '1' warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module='tkinter') def select_file(title): """打开文件选择对话框让用户选择文件""" try: root = tk.Tk() root.withdraw() # 隐藏主窗口 root.attributes('-topmost', True) # 确保窗口在最前 file_path = filedialog.askopenfilename(title=title) root.destroy() # 销毁窗口释放资源 return file_path except Exception as e: print(f"文件选择出错: {e}") return None def find_source_destination_pairs(): # 让用户选择文件 print("请选择分析结果文件（result_分析结果.xlsx）") analysis_file = select_file("选择分析结果文件") if not analysis_file: print("未选择文件，程序退出") return print("请选择流量数据文件（result.csv）") csv_file = select_file("选择流量数据文件") if not csv_file: print("未选择文件，程序退出") return # 检查文件是否存在 if not os.path.exists(analysis_file): print(f"错误：分析结果文件 '{analysis_file}' 不存在") return if not os.path.exists(csv_file): print(f"错误：流量数据文件 '{csv_file}' 不存在") return # 读取分析结果文件 try: analysis_df = pd.read_excel(analysis_file) print(f"成功读取分析结果文件，共 {len(analysis_df)} 条记录") except Exception as e: print(f"读取分析结果文件失败: {e}") return # 获取源节点和目的节点列表 source_nodes = set(analysis_df[analysis_df['角色'] == '源节点']['IP'].astype(str)) destination_nodes = set(analysis_df[analysis_df['角色'] == '目的节点']['IP'].astype(str)) print(f"找到 {len(source_nodes)} 个源节点，{len(destination_nodes)} 个目的节点") # 读取CSV文件构建连接图 try: flow_df = pd.read_csv(csv_file) print(f"成功读取流量数据文件，共 {len(flow_df)} 条记录") except Exception as e: print(f"读取流量数据文件失败: {e}") return graph = nx.DiGraph() # 添加边（源IP -> 目的IP） for _, row in flow_df.iterrows(): src_ip = str(row['源IP']) dst_ip = str(row['目的IP']) graph.add_edge(src_ip, dst_ip) print(f"构建网络图完成，共 {graph.number_of_nodes()} 个节点，{graph.number_of_edges()} 条边") # 存储匹配的源-目的节点对 result_pairs = [] # 对每个源节点进行BFS搜索 for i, source in enumerate(source_nodes): if source not in graph: continue visited = set() queue = deque([source]) visited.add(source) while queue: current = queue.popleft() # 如果当前节点是目的节点，记录路径 if current in destination_nodes: result_pairs.append({ '源节点IP': source, '目的节点IP': current }) # 找到目的节点后停止当前分支的搜索 continue # 遍历当前节点的所有邻居 for neighbor in graph.successors(current): if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append(neighbor) # 显示进度 if (i + 1) % 10 == 0: print(f"已处理 {i+1}/{len(source_nodes)} 个源节点，找到 {len(result_pairs)} 组匹配") # 创建结果DataFrame并保存到Excel if result_pairs: result_df = pd.DataFrame(result_pairs) # 让用户选择输出位置 print("请选择输出文件位置") output_file = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel files", "*.xlsx"), ("All files", "*.*")], title="保存结果文件" ) if output_file: try: result_df.to_excel(output_file, index=False) print(f"成功生成文件 '{output_file}'，共找到 {len(result_pairs)} 组匹配") print("结果文件包含以下列:", list(result_df.columns)) except Exception as e: print(f"保存结果文件失败: {e}") else: print("操作取消，未保存结果") else: print("未找到匹配的源节点-目的节点对") # 执行函数 if __name__ == "__main__": find_source_destination_pairs() ``` ### 代码改进说明 1. **PNG 警告处理**： - 添加 `os.environ['TK_SILENCE_DEPRECATION'] = '1'` 抑制 tkinter 相关警告 - 使用 `warnings.filterwarnings` 忽略特定警告 2. **健壮性增强**： - 添加更多异常处理和错误提示 - 在文件选择函数中添加窗口销毁逻辑 `root.destroy()` - 使用 `root.attributes('-topmost', True)` 确保窗口在最前 3. **进度反馈**： - 添加处理进度显示 - 显示文件读取统计信息 - 显示图构建统计信息 4. **类型转换**： - 使用 `.astype(str)` 确保 IP 地址为字符串类型 - 添加更多类型转换避免类型错误 5. **结果验证**： - 显示结果文件包含的列信息 - 添加更多状态提示信息 ### 安装依赖 运行前需要安装以下库： ```bash pip install pandas openpyxl networkx ``` ### 注意事项 1. 如果警告仍然出现，可以尝试更新相关库： ```bash pip install --upgrade pillow tk ``` 2. 对于大型数据集，建议添加搜索深度限制： ```python # 在 BFS 循环中添加深度限制 max_depth = 5 # 最大跳数 depth = 0 while queue and depth < max_depth: # ... depth += 1 ``` 3. 如果遇到内存问题，可以考虑使用更高效的图遍历算法或分块处理 ###
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