Python 读取图片文件

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前言

在实际应用中，我们最常见的非文本数据非图像数据莫属。图像文件包含一组特定的元数据，可以读取这些元数据来过滤文件或执行其他操作。图像数据具有多种不同格式类型和不同的元数据定义。在本节中，我们将学习如何从 JPEG 和 PNG 中获取信息，以及如何将相同的信息编码为不同文件类型。

Pillow 库与图片文件类型

Pillow 可以说是在 Python 中处理图像的最佳通用第三方库。该库可以轻松读取最常见格式的图像文件，并进行进一步处理。我们还将使用 xmltodict 模块将一些数据从 XML 转换为字典数据类型。Pillow 和 xmltodict 库的安装和其它第三方库完全相同：

$ pip install pillow
$ pip install xmltodict
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JPG 文件可以直接存储 EXIF 信息，而 PNG 文件则存储 XMP 信息，这是一种更通用的标准，可以在其中包含 EXIF 数据。在大多数情况下，XMP 定义了一个相对可读的原始 XML 树结构。但在复杂情况下，XMP 使用 RDF 编码，RDF 是描述如何编码 XML 树的标准。

Python 读取图片文件

首先，导入需要使用的模块和函数：

>>> from PIL import Image
>>> from PIL.ExifTags import TAGS, GPSTAGS
>>> import xmltodict
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打开一张 JPG 格式的图片：

>>> img_1 = Image.open('photo-1.jpg')
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获取文件的宽度、高度和格式：

>>> img_1.height
3024
>>> img_1.width
4032
>>> img_1.format
'JPEG'
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检索图像的 EXIF 信息并将其转换为字典数据类型，并打印相机、使用的镜头以及拍摄时间：

>>> exif_info_1 = {TAGS.get(tag, tag): value for tag, value in img_1._getexif().items()}
>>> exif_info_1['Model']
'iPhone X'
>>> exif_info_1['LensModel']
'iPhone X back dual camera 4mm f/1.8'
>>> exif_info_1['DateTimeOriginal']
'2022:07:21 12:07:55'
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打开 PNG 格式图像并获取 XMP 信息：

>>> img_2 = Image.open('photo-2.png')
>>> img_2.height
1512
>>> img_2.width
2016
>>> img_2.format
'PNG'
>>> xmp_info = xmltodict.parse(img_2.info['XML:com.adobe.xmp'])
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获取 RDF 描述字段，其中包含我们要查找的所有值。检索相机型号( TIFF 值)、镜头型号( EXIF 值)和创建日期( XMP 值)：

>>> rdf_info_2 = xmp_info['x:xmpmeta']['rdf:RDF']['rdf:Description']
>>> rdf_info_2['tiff:Model']
'iPhone X'
>>> rdf_info_2['exifEX:LensModel']
'iPhone X back dual camera 4mm f/1.8'
>>> rdf_info_2['xmp:CreateDate']
'2022-07-21T12:07:55.695'
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获取两张图片中的 GPS 信息，并将其转换成相同的格式，检查是否相同：

>>> gps_info_1 = {GPSTAGS.get(tag, tag): value for tag, value in 
>>> exif_to_decimal(gps_info_1)
('N53.34690555555556', 'W6.247797222222222')
>>> rdf_to_decimal(rdf_info_2)
('N53.346905', 'W6.247796666666667')
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打开另一张不同的图片，获取创建日期和 GPS 信息，并检查它是否与其它照片匹配：

>>> img_3 = Image.open('photo-b.png')
>>> xmp_info = xmltodict.parse(img_3.info['XML:com.adobe.xmp'])
>>> rdf_info_3 = xmp_info['x:xmpmeta']['rdf:RDF']['rdf:Description']
>>> rdf_info_3['xmp:CreateDate']
'2022-07-08T18:16:57'
>>> rdf_to_decimal(rdf_info_3)
('N53.34984166666667', 'W6.260388333333333')

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