
Python读取图片属性信息的实现方法
这篇文章介绍了利用Python读取图片属性信息的方法,读取的内容包括GPS 信息、图片分辨率、图片像素、设备商、拍摄设备等,有需要的朋友们可以参考借鉴。
本文是利用Python脚本读取图片信息,有几个说明如下:
1、没有实现错误处理
2、没有读取所有信息,大概只有 GPS 信息、图片分辨率、图片像素、设备商、拍摄设备等
3、简单修改后应该能实现暴力修改图片的 GPS 信息
4、但对于本身没有 GPS 信息的图片,实现则非常复杂,需要仔细计算每个描述符的偏移量
脚本运行后,读取结果如下
脚本读取的信息
这里和 Windows 属性查看器读到的内容完全一致
图片信息2
源码如下
# -*- coding:utf-8 -*-
import binascii
class ParseMethod(object):
@staticmethod
def parse_default(f, count, offset):
pass
@staticmethod
def parse_latitude(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
latitude = [0,0,0]
for i in xrange(count):
byte = f.read(4)
numerator = byte.encode('hex')
byte = f.read(4)
denominator = byte.encode('hex')
latitude[i] = float(int(numerator, 16)) / int(denominator, 16)
print 'Latitude:\t%.2f %.2f\' %.2f\"' % (latitude[0], latitude[1], latitude[2])
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_longtitude(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
longtitude = [0,0,0]
for i in xrange(count):
byte = f.read(4)
numerator = byte.encode('hex')
byte = f.read(4)
denominator = byte.encode('hex')
longtitude[i] = float(int(numerator, 16)) / int(denominator, 16)
print 'Longtitude:\t%.2f %.2f\' %.2f\"' % (longtitude[0], longtitude[1], longtitude[2])
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_make(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(count)
a = byte.encode('hex')
print 'Make:\t\t' + binascii.a2b_hex(a)
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_model(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(count)
a = byte.encode('hex')
print 'Model:\t\t' + binascii.a2b_hex(a)
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_datetime(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(count)
a = byte.encode('hex')
print 'DateTime:\t' + binascii.a2b_hex(a)
f.seek(old_pos)
# rational data type, 05
@staticmethod
def parse_xresolution(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(4)
numerator = byte.encode('hex')
byte = f.read(4)
denominator = byte.encode('hex')
xre = int(numerator, 16) / int(denominator, 16)
print 'XResolution:\t' + str(xre) + ' dpi'
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_yresolution(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(4)
numerator = byte.encode('hex')
byte = f.read(4)
denominator = byte.encode('hex')
xre = int(numerator, 16) / int(denominator, 16)
print 'YResolution:\t' + str(xre) + ' dpi'
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_exif_ifd(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
exif_ifd_number = int(a, 16)
for i in xrange(exif_ifd_number):
byte = f.read(2)
tag_id = byte.encode('hex')
#print tag_id,
byte = f.read(2)
type_n = byte.encode('hex')
#print type_n,
byte = f.read(4)
count = byte.encode('hex')
#print count,
byte = f.read(4)
value_offset = byte.encode('hex')
#print value_offset
value_offset = int(value_offset, 16)
EXIF_IFD_DICT.get(tag_id, ParseMethod.parse_default)(f, count, value_offset)
f.seek(old_pos)
@staticmethod
def parse_x_pixel(f, count, value):
print 'X Pixels:\t' + str(value)
@staticmethod
def parse_y_pixel(f, count, value):
print 'y Pixels:\t' + str(value)
@staticmethod
def parse_gps_ifd(f, count, offset):
old_pos = f.tell()
f.seek(12 + offset)
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
gps_ifd_number = int(a, 16)
for i in xrange(gps_ifd_number):
byte = f.read(2)
tag_id = byte.encode('hex')
#print tag_id,
byte = f.read(2)
type_n = byte.encode('hex')
#print type_n,
byte = f.read(4)
count = byte.encode('hex')
#print count,
byte = f.read(4)
value_offset = byte.encode('hex')
#print value_offset
count = int(count, 16)
value_offset = int(value_offset, 16)
GPS_IFD_DICT.get(tag_id, ParseMethod.parse_default)(f, count, value_offset)
f.seek(old_pos)
IFD_dict = {
'010f' : ParseMethod.parse_make ,
'0110' : ParseMethod.parse_model ,
'0132' : ParseMethod.parse_datetime ,
'011a' : ParseMethod.parse_xresolution ,
'011b' : ParseMethod.parse_yresolution ,
'8769' : ParseMethod.parse_exif_ifd ,
'8825' : ParseMethod.parse_gps_ifd
}
EXIF_IFD_DICT = {
'a002' : ParseMethod.parse_x_pixel ,
'a003' : ParseMethod.parse_y_pixel
}
GPS_IFD_DICT = {
'0002' : ParseMethod.parse_latitude ,
'0004' : ParseMethod.parse_longtitude
}
with open('image.jpg', 'rb') as f:
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print 'SOI Marker:\t' + a
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print 'APP1 Marker:\t' + a
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print 'APP1 Length:\t' + str(int(a, 16)) + ' .Dec'
byte = f.read(4)
a = byte.encode('hex')
print 'Identifier:\t' + binascii.a2b_hex(a)
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print 'Pad:\t\t' + a
print
print 'Begin to print Header.... '
print 'APP1 Body: '
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print 'Byte Order:\t' + a
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
print '42:\t\t' + a
byte = f.read(4)
a = byte.encode('hex')
print '0th IFD Offset:\t' + a
print 'Finish print Header'
print 'Begin to print 0th IFD....'
print
#print 'Total: ',
byte = f.read(2)
a = byte.encode('hex')
interoperability_number = int(a, 16)
#print interoperability_number
for i in xrange(interoperability_number):
byte = f.read(2)
tag_id = byte.encode('hex')
#print tag_id,
byte = f.read(2)
type_n = byte.encode('hex')
#print type_n,
byte = f.read(4)
count = byte.encode('hex')
#print count,
byte = f.read(4)
value_offset = byte.encode('hex')
#print value_offset
count = int(count, 16)
value_offset = int(value_offset, 16)
# simulate switch
IFD_dict.get(tag_id, ParseMethod.parse_default)(f, count, value_offset)
print
print 'Finish print 0th IFD....'
总结
利用Python读取图片属性信息的实现方法到这就基本结束了,大家都学会了吗?希望这篇文章对大家的学习或者工作带来一定的帮助,
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07