提取文件夹中的jpg文件中的pos信息

时间: 2024-02-19 07:02:48 浏览: 19
您可以使用Python中的Pillow库来读取jpg图片的exif信息,其中包括了图片的拍摄位置(如果有的话)。以下是一个示例代码: ```python from PIL import Image from PIL.ExifTags import TAGS def get_exif_data(image_path): image = Image.open(image_path) exif_data = image._getexif() if exif_data: exif_data_dict = {} for tag_id, value in exif_data.items(): tag = TAGS.get(tag_id, tag_id) exif_data_dict[tag] = value return exif_data_dict else: return None def get_image_pos(image_path): exif_data = get_exif_data(image_path) if exif_data and 'GPSInfo' in exif_data: lat_ref = exif_data['GPSInfo'][1] lat = exif_data['GPSInfo'][2] lon_ref = exif_data['GPSInfo'][3] lon = exif_data['GPSInfo'][4] lat = (lat[0][0]/lat[0][1]) + (lat[1][0]/lat[1][1])/60 + (lat[2][0]/lat[2][1])/3600 lon = (lon[0][0]/lon[0][1]) + (lon[1][0]/lon[1][1])/60 + (lon[2][0]/lon[2][1])/3600 if lat_ref == 'S': lat = -lat if lon_ref == 'W': lon = -lon return lat, lon else: return None folder_path = "/path/to/folder" for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".jpg"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) pos = get_image_pos(file_path) if pos: print(f"{file_name}: {pos}") ``` 这段代码会遍历指定文件夹中的所有jpg文件,并提取其中的拍摄位置信息。如果没有位置信息,则不会输出任何内容。请注意,这段代码仅适用于包含GPS信息的jpg文件,如果没有GPS信息,则无法提取位置信息。

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import face_recognition import cv2 import os unknow_people_list = [i for i in os.listdir('unknow_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] know_people_list = [i for i in os.listdir('know_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] def face_select(): for unknow_people in unknow_people_list: # 读取待识别图片 unknow = face_recognition.load_image_file('unknow_people/' + unknow_people) # 将待识别图片转化为特征向量 unknow_encode = face_recognition.face_encodings(unknow)[0] flag = False for know_people in know_people_list: # 读取计算机已经认识的图片 know = face_recognition.load_image_file('know_people/' + know_people) # 获得面部位置 face_location1 = face_recognition.face_locations(know) face_location2 = face_recognition.face_locations(unknow) # 提取面部关键点 face_landmarks_list1 = face_recognition.face_landmarks(know) face_landmarks_list2 = face_recognition.face_landmarks(unknow) # 图片转化为特征向量 know_encode = face_recognition.face_encodings(know)[0] # 两张图片进行比较的结果 res = face_recognition.compare_faces([know_encode], unknow_encode, tolerance=0.5) if res[0]: flag = True name = know_people.split(".")[0] break if flag: print(f'{name}匹配成功!') else: print(f'匹配失败') name = "UNKNOWN" # 绘制人脸特征点和矩形框 for (x1, y1, w1, h1) in face_location1: cv2.rectangle(know, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(know, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list1: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(know, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) for (x1, y1, w1, h1) in face_location2: cv2.rectangle(unknow, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(unknow, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list2: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(unknow, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) # 显示图片 cv2.imshow("known", know) cv2.imshow("unknown", unknow) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': face_select()

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