用python找出那些被“標(biāo)記”的照片
環(huán)境準(zhǔn)備
下面的兩個第三方模塊都可以直接通過pip快速安裝,這里使用py36作為運(yùn)行環(huán)境。
思路
- 遍歷目錄
- 拉取數(shù)據(jù)集合
- 遍歷集合取得exif
- exif信息整理,并獲取實(shí)體地址
- 拷貝文件到結(jié)果樣本目錄
- 生成json報(bào)告文件
基礎(chǔ)知識
下面是現(xiàn)今相片中會存在與GPS相關(guān)的關(guān)鍵字,大牛亦可一比帶過~ [參考]
{ "GPSVersionID": "GPS版本", "GPSLatitudeRef": "南北緯", "GPSLatitude": "緯度", "GPSLongitudeRef": "東西經(jīng)", "GPSLongitude": "經(jīng)度", "GPSAltitudeRef": "海拔參照值", "GPSAltitude": "海拔", "GPSTimeStamp": "GPS時間戳", "GPSSatellites": "測量的衛(wèi)星", "GPSStatus": "接收器狀態(tài)", "GPSMeasureMode": "測量模式", "GPSDOP": "測量精度", "GPSSpeedRef": "速度單位", "GPSSpeed": "GPS接收器速度", "GPSTrackRef": "移動方位參照", "GPSTrack": "移動方位", "GPSImgDirectionRef": "圖像方位參照", "GPSImgDirection": "圖像方位", "GPSMapDatum": "地理測量資料", "GPSDestLatitudeRef": "目標(biāo)緯度參照", "GPSDestLatitude": "目標(biāo)緯度", "GPSDestLongitudeRef": "目標(biāo)經(jīng)度參照", "GPSDestLongitude": "目標(biāo)經(jīng)度", "GPSDestBearingRef": "目標(biāo)方位參照", "GPSDestBearing": "目標(biāo)方位", "GPSDestDistanceRef": "目標(biāo)距離參照", "GPSDestDistance": "目標(biāo)距離", "GPSProcessingMethod": "GPS處理方法名", "GPSAreaInformation": "GPS區(qū)功能變數(shù)名", "GPSDateStamp": "GPS日期", "GPSDifferential": "GPS修正" }
初始化
考慮到exifread的模塊中有大量的logging輸出,這里將它的level級別調(diào)到最高。 然后下邊的KEY是某站在高德地圖API的時候遺留下來的 我也很尷尬。。就當(dāng)福利了
import os import time import json import random import logging import requests import exifread logging.basicConfig(level=logging.CRITICAL) KEY = "169d2dd7829fe45690fabec812d05bc3"
主邏輯函數(shù)
def main(): # 預(yù)設(shè)后綴列表 types = ["bmp", "jpg", "tiff", "gif", "png"] #結(jié)果數(shù)據(jù)集合 picex = [] # 文件存儲路徑 saves = "$" + input("| SavePath: ").strip() # 文件搜索路徑 并遍歷所有文件返回文件路徑列表 pools = jpgwalk(input("| FindPath: "), types) #存儲目錄 savep = "%s/%s" % (os.getcwd().replace("\\", "/"), saves) if savep in pools: pools.remove(savep) # 遍歷數(shù)據(jù)集并獲取exif信息 for path in pools: res = getEXIF(path) if res: picex.append(res) # 結(jié)果報(bào)告 print("| Result %s" % len(picex)) # 如果存在結(jié)果 保存結(jié)果到j(luò)son并講相關(guān)圖片復(fù)制到該目錄下 if picex: #創(chuàng)建目錄 if not os.path.exists(saves): os.mkdir(saves) #生成一個4格縮進(jìn)的json文件 with open("%s/%s.json" % (saves, saves), "wb") as f: f.write(json.dumps(picex, ensure_ascii=False, indent=4).encode("utf8")) #copy圖像到該目錄 for item in picex: source_path = item["Filename"] with open("%s/%s" % (saves, source_path.split("/")[-1]), "wb") as f_in: with open(source_path, "rb") as f_out: f_in.write(f_out.read())
遍歷方法
遍歷指定及其所有下級目錄,并返回全部的圖片的路徑集合,這里要注意的是每次掃描后的拷貝行為都會生成緩存,所以通過指定 $ 來避開。
# 獲取指導(dǎo)目錄全部的圖片路徑 def jpgwalk(path, types): _start = time.time() _pools = [] # 遍歷該目錄 并判斷files后綴 如符合規(guī)則則拼接路徑 for _root, _dirs, _files in os.walk(path): _pools.extend([_root.replace("\\", "/") + "/" + _item for _item in _files if _item.split(".")[-1].lower() in types and "$" not in _root]) #報(bào)告消耗時間 print("| Find %s \n| Time %.3fs" % (len(_pools), time.time() - _start)) return _pools
經(jīng)緯度格式化
度分秒轉(zhuǎn)浮點(diǎn),方便api調(diào)用查詢,因?yàn)榇嬖谝恍┰幃惖臄?shù)據(jù)比如 1/0,所以默認(rèn)返回0
def cg(i): try: _ii = [float(eval(x)) for x in i[1:][:-1].split(', ')] _res = _ii[0] + _ii[1] / 60 + _ii[2] / 3600 return _res except ZeroDivisionError: return 0
EXIF信息整理
考慮到大部分的設(shè)備還未開始支持朝向、速度、測量依據(jù)等關(guān)鍵字,這里暫時只使用比較常見的,如有需要的朋友可以自行添加。畢竟得到的信息越多對社工有更大的幫助。
def getEXIF(filepath): #基礎(chǔ)關(guān)鍵字 _showlist = [ 'GPS GPSDOP', 'GPS GPSMeasureMode', 'GPS GPSAltitudeRef', 'GPS GPSAltitude', 'Image Software', 'Image Model', 'Image Make' ] #GPS關(guān)鍵字 _XYlist = ["GPS GPSLatitude", "GPS GPSLongitude"] #時間關(guān)鍵字 _TimeList = ["EXIF DateTimeOrigina", "Image DateTime", "GPS GPSDate"] #初始化結(jié)果字典 _infos = { 'Filename': filepath } with open(filepath, "rb") as _files: _tags = None # 嘗試去的EXIF信息 try: _tags = exifread.process_file(_files) except KeyError: return # 判斷是否存在地理位置信息 _tagkeys = _tags.keys() if _tags and len(set(_tagkeys) & set(_XYlist)) == 2 and cg(str(_tags["GPS GPSLongitude"])) != 0.0: for _item in sorted(_tagkeys): if _item in _showlist: _infos[_item.split()[-1]] = str(_tags[_item]).strip() # 經(jīng)緯度取值 _infos["GPS"] = (cg(str(_tags["GPS GPSLatitude"])) * float(1.0 if str(_tags.get("GPS GPSLatitudeRef", "N")) == "N" else -1.0), cg(str(_tags["GPS GPSLongitude"])) * float(1.0 if str(_tags.get("GPS GPSLongitudeRef", "E")) == "E" else -1.0)) # 獲取實(shí)體地址 _infos["address"] = address(_infos["GPS"]) # 獲取照片海拔高度 if "GPS GPSAltitudeRef" in _tagkeys: try: _infos["GPSAltitude"] = eval(_infos["GPSAltitude"]) except ZeroDivisionError: _infos["GPSAltitude"] = 0 _infos["GPSAltitude"] = "距%s%.2f米" % ("地面" if int( _infos["GPSAltitudeRef"]) == 1 else "海平面", _infos["GPSAltitude"]) del _infos["GPSAltitudeRef"] # 獲取可用時間 _timeitem = list(set(_TimeList) & set(_tagkeys)) if _timeitem: _infos["Dates"] = str(_tags[_timeitem[0]]) return _infos
地址轉(zhuǎn)換
一個簡單的爬蟲,調(diào)用高德地圖api進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,考慮到原本是跨域,這里添加基礎(chǔ)的反防爬代碼。這里有個小細(xì)節(jié),海外的一律都取不到,可以通過更換googlemap的api來實(shí)現(xiàn)全球查詢。
def address(gps): global KEY try: # 隨機(jī)UA _ulist = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; InfoPath.2; .NET4.0C; .NET4.0E; .NET CLR 2.0.50727; 360SE)", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11", "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50", "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 2.0.50727; SLCC2; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C; Tablet PC 2.0; .NET4.0E)", "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)", "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; rv:1.7.3) Gecko/20040913 Firefox/0.10", "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; ja) Presto/2.10.289 Version/12.00", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.93 Safari/537.36" ] # 偽造header _header = { "User-Agent": random.choice(_ulist), "Accept": "text/javascript, application/javascript, application/ecmascript, application/x-ecmascript, */*; q=0.01", "Accept-Encoding": "gzip, deflate, sdch", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8", "Referer": "http://www.gpsspg.com", } _res = requests.get( "http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo?key={2}&s=rsv3&location={1},{0}&platform=JS&logversion=2.0&sdkversion=1.3&appname=http%3A%2F%2Fwww.gpsspg.com%2Fiframe%2Fmaps%2Famap_161128.htm%3Fmapi%3D3&csid=945C5A2C-E67F-4362-B881-9608D9BC9913".format(gps[0], gps[1], KEY), headers=_header, timeout=(5, 5)) _json = _res.json() # 判斷是否取得數(shù)據(jù) if _json and _json["status"] == "1" and _json["info"] == "OK": # 返回對應(yīng)地址 return _json.get("regeocode").get("formatted_address") except Exception as e: pass
實(shí)例
運(yùn)行該代碼 然后輸入保存文件夾名和掃描位置即可
這邊可以看到8019張中有396張存在有效的地理位置,打碼的地方就不解釋了,各位老司機(jī)~后期打算加入圖像識別,和相似度識別。
下面給大家分享小編收集整理的python專題知識:
以上所述是小編給大家介紹的用python找出那些被“標(biāo)記”的照片,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
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