怎么通过一个图片找拍摄地址

通过一个图片找到拍摄地址的方法有以下几种：

1. 查看图片的元数据：有些照片或图片的EXIF信息中包含有GPS信息，可以通过专门的工具或软件查看这些信息，从而确定图片拍摄的地点。

2. 搜索引擎反向搜索：在谷歌、百度等搜索引擎中，可以将图片上传，进行反向搜索，即通过图片找寻相关信息，有时候会出现与这张图片相关的网页文章，这个网页可能会提供拍摄地址等相关信息。

3. 发布在社交媒体上：如果这张图片是从社交媒体上下载的，例如 Facebook、Instagram 等，可以查看原始贴文，有时候发布者会在介绍中提到地点等信息。

4. 向拍摄者询问：如果你认识这个图片的拍摄者，可以直接向他询问拍摄位置。

5. 以图搜图：通过专门的以图搜图工具，如百度识图、Google images、TinEye,可以通过上传照片，对比相似度，找到同一地点或同一景象的其他照片，从而得到更多信息。

相关问题

利用Pillow找出图片的拍摄时间及地点

Pillow是Python中一个强大的图像处理库，但是它并不能直接识别图片的拍摄时间和地点。要获取这些信息，需要借助其他的库和工具。

1. 使用ExifRead库获取拍摄时间和地点

ExifRead是一个Python库，用于解析图像文件的Exif（Exchangeable Image File）元数据。Exif元数据是存储在数字照片中的信息，包括拍摄时间、地点、相机型号、曝光时间、光圈值等。可以使用ExifRead库读取这些信息。

首先安装ExifRead库：

pip install exifread

然后使用以下代码获取拍摄时间和地点：

import exifread

# 打开图片文件
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    # 读取Exif数据
    exif_tags = exifread.process_file(f)

    # 获取拍摄时间和地点
    if 'Image DateTime' in exif_tags:
        print('拍摄时间：', exif_tags['Image DateTime'])
    if 'GPS GPSLatitude' in exif_tags and 'GPS GPSLongitude' in exif_tags:
        latitude_ref = exif_tags['GPS GPSLatitudeRef'].values
        latitude = exif_tags['GPS GPSLatitude'].values
        longitude_ref = exif_tags['GPS GPSLongitudeRef'].values
        longitude = exif_tags['GPS GPSLongitude'].values
        lat = (latitude[0].num/latitude[0].den, latitude[1].num/latitude[1].den, latitude[2].num/latitude[2].den)
        lon = (longitude[0].num/longitude[0].den, longitude[1].num/longitude[1].den, longitude[2].num/longitude[2].den)
        lat = (lat[0] + lat[1]/60 + lat[2]/3600) * (-1 if latitude_ref == 'S' else 1)
        lon = (lon[0] + lon[1]/60 + lon[2]/3600) * (-1 if longitude_ref == 'W' else 1)
        print('拍摄地点：', lat, lon)

2. 使用Google Cloud Vision API获取拍摄时间和地点

Google Cloud Vision API是Google提供的一项图像识别服务，可以识别图片中的物体、场景、文字、面部表情等信息。其中也包括图片的地理位置信息和拍摄时间信息。

首先你需要注册Google Cloud账户并开通Vision API服务，然后安装Google Cloud Python SDK：

pip install google-cloud-vision

然后使用以下代码获取拍摄时间和地点：

import io
import os
from google.cloud import vision_v1p3beta1 as vision

# 设置Google Cloud凭证文件路径
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/credentials.json'

# 创建Vision API客户端
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# 读取图片文件
with io.open('image.jpg', 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()
    image = vision.types.Image(content=content)

    # 发送图片到Vision API并获取结果
    response = client.annotate_image({
        'image': image,
        'features': [{'type': vision.enums.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES}]
    })

    # 解析结果，获取拍摄时间和地点
    props = response.image_properties_annotation
    for prop in props:
        if prop.name == 'LOCATION':
            print('拍摄地点：', prop.value)
        if prop.name == 'TIME':
            print('拍摄时间：', prop.value)

需要注意的是，使用Google Cloud Vision API需要付费，而且获取地理位置信息需要上传图片时开启GPS定位功能。

.利用Pillow找出图片的拍摄时间及地点

Pillow是Python中的一个图像处理库，它不能直接找出图片的拍摄时间及地点。但可以通过读取图片的元数据来获取图片的拍摄时间及地点。

以下是一个获取图片拍摄时间及地点的例子：

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

def get_exif_data(image_path):
    """获取图片的元数据"""
    with Image.open(image_path) as img:
        exif_data = img._getexif()
    return exif_data

def get_image_location(exif_data):
    """获取图片的地点"""
    lat = None
    lon = None
    for tag, value in exif_data.items():
        decoded = TAGS.get(tag, tag)
        if decoded == 'GPSInfo':
            gps_info = {}
            for t, v in value.items():
                sub_decoded = TAGS.get(t, t)
                gps_info[sub_decoded] = v

            lat_ref = gps_info.get('GPSLatitudeRef', None)
            lat = gps_info.get('GPSLatitude', None)
            if lat and lat_ref:
                lat = convert_to_degrees(lat)
                if lat_ref == 'S':
                    lat = 0 - lat

            lon_ref = gps_info.get('GPSLongitudeRef', None)
            lon = gps_info.get('GPSLongitude', None)
            if lon and lon_ref:
                lon = convert_to_degrees(lon)
                if lon_ref == 'W':
                    lon = 0 - lon
    return lat, lon

def convert_to_degrees(value):
    """将GPS坐标转换为十进制度数"""
    d0 = value[0][0]
    d1 = value[0][1]
    d = float(d0) / float(d1)

    m0 = value[1][0]
    m1 = value[1][1]
    m = float(m0) / float(m1)

    s0 = value[2][0]
    s1 = value[2][1]
    s = float(s0) / float(s1)

    return d + (m / 60.0) + (s / 3600.0)

if __name__ == '__main__':
    image_path = 'example.jpg'
    exif_data = get_exif_data(image_path)
    lat, lon = get_image_location(exif_data)
    print('图片的拍摄地点：{}, {}'.format(lat, lon))

在这个例子中，我们首先调用`get_exif_data`函数来获取图片的元数据。然后，我们使用`get_image_location`函数来从元数据中提取GPS信息，并使用`convert_to_degrees`函数将GPS坐标转换为十进制度数。最后，我们将图片的拍摄地点打印到控制台上。

需要注意的是，不是所有的图片都包含GPS信息，因此使用这种方法可能无法获取所有图片的拍摄地点。此外，获取图片的拍摄时间可能需要从元数据中的其他标签中进行提取。