京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11