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Python數(shù)據(jù)獲取實現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)提取

更新時間：2022年05月30日 11:26:47 作者：溫欣'

本文主要介紹了Python數(shù)據(jù)獲取實現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)提取，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

有很多功能…比如用戶畫像，客戶信息標簽設(shè)定等等，用戶喜歡拍攝照片的季節(jié)，時間點，所使用的相機的參數(shù)指標可以反應(yīng)出一個人的金錢狀況，對于其拍攝的內(nèi)容，我們可以通過AI的方式對照片的內(nèi)容信息進行提取，從而判斷一個人的興趣愛好。

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一、利用exifread提取圖片的EXIF信息

exifread介紹：

EXIF信息，是可交換圖像文件的縮寫，是專門為數(shù)碼相機的照片設(shè)定的，可以記錄數(shù)碼照片的屬性信息和拍攝數(shù)據(jù)。EXIF可以附加于JPEG、TIFF、RIFF等文件之中，為其增加有關(guān)數(shù)碼相機拍攝信息的內(nèi)容和索引圖或圖像處理軟件的版本信息。

首先要安裝ExifRead：

pip3 install ExifRead

pic=r'D:\S072003Python\input\test\test.jpg'

import exifread
f = open(pic, 'rb')
tags = exifread.process_file(f)
print(tags) #內(nèi)有相機型號，拍攝時間，經(jīng)緯度等

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tags

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print(tags)和tags獲取數(shù)據(jù)的格式不同。

tags['Image ImageWidth']
tags['Image ImageLength']
tags['Image ExifOffset']
tags['Image Orientation']
tags['Image DateTime']
tags['EXIF WhiteBalance']
tags['EXIF ISOSpeedRatings']
tags['EXIF FocalLength']
tags['EXIF Flash']
tags['EXIF LightSource']

exifcolumns=['Image ImageWidth','Image ImageLength','Image ExifOffset','Image Orientation','Image DateTime','EXIF WhiteBalance','EXIF ISOSpeedRatings','EXIF FocalLength','EXIF Flash','EXIF LightSource'] # 把要提取的數(shù)據(jù)都封裝在列表當中

for i in range(len(exifcolumns)):
    print(tags[exifcolumns[i]]) # 使用循環(huán)拿到所有的數(shù)據(jù)

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二、循環(huán)遍歷圖片信息

任務(wù)：一次性獲得以下圖片的"Image ImageWidth"信息。寫一個循環(huán)即可：

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import exifread
import os
import pandas as pd 
import glob 
pic_list=glob.glob(r'C:\Users\Lenovo\Pictures\Saved Pictures\*.jpg')  # 如果是png,jpeg,bmp等數(shù)據(jù)格式，如何設(shè)置？

for i in pic_list:
    fr=open(i,'rb')
    tags=exifread.process_file(fr)
    if "Image ImageWidth" in tags:  # 條件判斷，因為并不是所有的照片都有"Image ImageWidth"
        print(tags["Image ImageWidth"])

# 經(jīng)緯度獲取
import exifread
import os
import pandas as pd 
import glob 
pic_list=glob.glob(r'C:\Users\Lenovo\Pictures\Saved Pictures\*.jpg')  

latlonlists=[]
for i in pic_list:
    fr=open(i,'rb')
    tags=exifread.process_file(fr)
    if "GPS GPSLatitude" in tags:  # 條件判斷，因為并不是所有的照片都有"Image ImageWidth"
        # 維度轉(zhuǎn)換
        lat_ref=tags["GPS GPSLatitudeRef"]
        lat=tags["GPS GPSLatitude"].printable[1:-1].replace(" ","").replace("/",",").split(",")
        lat=float(lat[0])+float(lat[1])/60+float(lat[2])/3600
        if lat_ref  in  ["N"]:    # 表示是南半球的數(shù)據(jù)
            lat=lat*(-1)
        # 經(jīng)度轉(zhuǎn)換
        lon_ref=tags["GPS GPSLongitudeRef"]
        lon=tags["GPS GPSLongitude"].printable[1:-1].replace("","").replace("/",",").split(",")
        lon=float(lon[0])+float(lon[1])/60+float(lon[2])/3600
        if lon_ref  in  ["E"]:    # 表示是西半球的數(shù)據(jù)
            lon=lon*(-1)
            
        print("維度:",lat,"經(jīng)度:",lon)
        latlonlist=[lat,lon]
        latlonlists.append(latlonlist)

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)獲取實現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)提取的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 圖片數(shù)據(jù)提取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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