Python怎么分析图片属性

2021-06-07 14:18发布

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想要批量分析图片的属性，比如构图方式、色彩（对比度、饱和度、色调、色温什么的），请问有什么方法推荐吗

想要批量分析图片的属性，比如构图方式、色彩（对比度、饱和度、色调、色温什么的），请问有什么方法推荐吗

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10条回答
樱田妮妮NiNi
2楼 · 2021-06-08 11:48

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

yuixan
3楼 · 2021-06-08 13:56 
from PIL import Image  ### 此处为导出包，注意字母大小写
import os, os.path

# 指明被遍历的文件夹
rootdir =os.path.abspath(os.curdir)+'/Image/'
rootdir1=os.path.abspath(os.pardir)+"/Image/"

#打包用
if os.path.isdir(rootdir):
    pass
else:
    rootdir=rootdir1

size = 315, 560
i=0

for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): 
    for filename in filenames:
        infile=os.path.join(parent,filename)
        im = Image.open(infile)   ### 此处Image.open(dir)为多数对象应用的基础.
        im.thumbnail(size)  ### 此处size 为长度为2的tuple类型，改变图片分辨率
        im.save(infile) ### im.save(dir)，图片处理的最后都用这个，就是保存处理过后的图片
        i+=1
        print(i,"Done")要用pil包 安装如下：pip install pillow
苏楠 - 世界的没好好与你环环相扣
4楼 · 2021-06-09 11:00

.微信截图_20210609105947.png

猫的想法不敢猜
5楼 · 2021-06-14 14:28

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

c6d8cb3bda7d4ca476398a62fa6b4566.pngeb12c2dd78ff7df06e62398a3dcb2cef.png

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....'

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「戴文渊」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28675661/article/details/113678391


希希
6楼 · 2021-08-16 12:12

这个还是比较难的
问题关键不在数值
而是你怎么识别出线条和原点



灰机带翅膀
7楼 · 2021-08-20 16:21

以下是Numpyand非常基本的图像数据分析步骤，其中一些涉及Python pacakges，如imageio，matplotlib等。

  • 导入图像并观察其属性

  • 拆分图层

  • Greyscale

  • 对像素值使用逻辑运算符

  • 使用逻辑运算符进行运算

  • 卫星图像数据分析


嘿呦嘿呦拔萝卜
8楼 · 2021-08-21 20:05

from PIL import Image ### 此处为导出包，注意字母大小写import os, os.path # 指明被遍历的文件夹rootdir =os.path.abspath(os.curdir)+'/Image/'rootdir1=os.path.abspath(os.pardir)+"/Image/" #打包用if os.path.isdir(rootdir): passelse: rootdir=rootdir1 size = 315, 560i=0 for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): for filename in filenames: infile=os.path.join(parent,filename) im = Image.open(infile) ### 此处Image.open(dir)为多数对象应用的基础. im.thumbnail(size) ### 此处size 为长度为2的tuple类型，改变图片分辨率 im.save(infile) ### im.save(dir)，图片处理的最后都用这个，就是保存处理过后的图片 i+=1 print(i,"Done")

安之
9楼 · 2021-09-03 11:15

矢量图形是一种有点不同的存储图像方法，旨在避免与像素相关的问题。但是，即使是矢量图像，最终也会显示为像素一样的马赛克。颜色像素表示图像元素，描述每个像素的简单方法是使用三种颜色的组合，即红色，绿色，蓝色，这就是我们所说的RGB图像。　　在RGB图像中，每个像素分别与红色，绿色，蓝色的值相关联的三个8比特数字表示。最后，如果使用放大镜观察缩放的图片，我们会看到图片由微小的光点或更具体的像素组成，更有趣的是这些小光点实际上具有多个不同颜色。　　每张照片都以数字形式由像素组成，它们是构成图片的最小信息单位，通常是圆形或方形，它们通常布置在二维网格中。

如果三个颜色都处于最大值，则意味着它们是255，那就会显示为白色，如果三种颜色都处于最小值，或者值为0，则颜色显示为黑色。反过来，这三者的组合将为我们提供特定的像素颜色。由于每个颜色数字都是8个比特，因此值范围为0-255。

由于每个值可以具有256个不同的强度或亮度值，因此三种颜色总共有1680万个shade。

以下是Numpyand非常基本的图像数据分析步骤，其中一些涉及Python pacakges，如imageio，matplotlib等。导入图像并观察其属性拆分图层Greyscale对像素值使用逻辑运算符使用逻辑运算符进行运算卫星图像数据分析　　导入图像　　现在让我们加载图像并观察各种属性：　　if __name__ == '__main__':　　import imageio　　import matplotlib.pyplot as plt　　%matplotlib inline　　pic = imageio.imread('F:/demo_2.jpg')　　plt.figure(figsize = (15,15))　　plt.imshow(pic)观察图像的基本属性　　print('Type of the image : ' , type(pic))　　print('Shape of the image : {}'.format(pic.shape))　　print('Image Hight {}'.format(pic.shape[0]))　　print('Image Width {}'.format(pic.shape[1]))　　print('Dimension of Image {}'.format(pic.ndim))　　Type of the image : 　　Shape of the image : (562, 960, 3)　　Image Hight 562　　Image Width 960　　Dimension of Image 3


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