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我正在编写 python 脚本，我需要从原始照片文件（例如 .CR2）中获取 exif 信息。

我发现 Python Rawkit提供了这样做的能力。

with Raw(filename=image_path) as raw:
  print raw.metadata

Metadata(aperture=-1.2095638073643314e+38, timestamp=4273602232L,
         shutter=-1.1962713245823862e+38, flash=True, 
         focal_length=-1.2228562901462766e+38, height=3753, 
         iso=-1.182978841800441e+38,
         make='Canon', model='EOS 5D Mark II', 
         orientation=0, width=5634)

但我有点困惑，如何读取这个值？例如，我期望iso值像100/200/400但-1.182978841800441e+38是什么？

我的问题不是针对iso的，它也针对快门，光圈，...

我检查了libraw和 rawkit 文档，但无法找到如何读取/转换这种值。

文档中的这部分不是很详细：

float iso_speed;
ISO sensitivity.

float shutter;
Shutter speed.

有人可以帮助我了解如何阅读这些值吗？

谢谢

[更新]

正如新建议的那样，我将使用 ExifRead。事实上这是一个更好的选择，我正在编写一个 python 脚本。使用 ExifRead 不需要额外的 C 库依赖。

我能够打开佳能原始文件并解析 Exif，但不幸的是光圈值错误：

EXIF ApertureValue (Ratio): 3
# My photo was taken in 2.8 (maybe a rounded value on this flag ?)

快速回答：使用 Fnumber 标志

EXIF FNumber (Ratio): 14/5 
14/5 is in fact 2.8 (do the math)

长答案（我是如何发现/调试的）：

阅读这个出色的链接了解存储在佳能 RAW.CR2文件中的内容、方式和原因 ( http://lclevy.free.fr/cr2/ ) 我决定自己解码并知道发生了什么。

此链接发送给我以解码原始文件cr2_poster.pdf 从中我认为最佳值似乎在我的佳能特定 MakerNote 部分中的 FNumber 值。（所有值描述都在这里canon_tags）

Tag Id : 3 (In fact 0x0003 that you write 0x3) 
Name : FNumber

我用 Hexa 编辑器（hexedit）打开了我的文件，然后……我完全迷失了。

关键事项：

  • 偏移量是文件中包含您的值的地址。
  • 读取：C8 05在文件中应该被读取05C8。偏移量示例，地址为0x5C8

有了这个发现 MakeNote 部分很容易。

快速的方法是直接搜索包含 MakerNote 部分地址的0x927c MarkerNote（所以在文件中）标志。7C 92如果您找不到，请浏览该IFD部分以找到EXIF subsection. 然后在该小节中，您将找到 MakerNote 部分

Tag     Type   Count        Value
7C 92   07 00  B8 A0 00 00  84 03 00 00

偏移量：84 03 00 00-> 00 00 03 84（0x384地址）

转到此地址并在 MakerNote 部分中搜索FNumber 0x3

Tag     Type   Count        Value
03 00   03 00  04 00 00 00  C8 05  00 00

转到偏移量0x5C8以找到我们的值（计数 4 x 类型 3 ushort，16 位）

0x0x5C8 : 00 00 00 00  00 00 00 00

而且...失败了，实际上我的佳能没有填写此部分。

阅读http://www.exiv2.org/tags.html FNumber 可以在 EXIF 小节中找到。

做同样的过程找到EXIF小节和标签“ 0x829d Exif.Image.FNumbertype 5 Rational” Rational type由64位组成（分子和分母ulongs）Rational_data_type

Tag     Type   Count        Value
9D 82   05 00  01 00 00 00  34 03 00 00

然后读取0x334偏移量

1C 00 00 00  0A 00 00 00

正如我们在 Hexa 中所读到的：0x1C/0XA 十进制，做数学：28/10= 14/5=2.8

验证我在 ExifRead 中有这个值

EXIF.py 100EOS5D/IMG_8813.CR2 -vv | grep -i 14/5
EXIF FNumber (Ratio): 14/5

瞧！

我在寻找2.8浮点数，这个值以分数格式存储。所以图书馆不做数学，只是简化分数。

这就是为什么我们有14/5而不是2.8像预期的那样。

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2 回答 2

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我建议您使用专注于 EXIF 阅读的库。libraw/rawkit 中可用的东西真的只是一个不错的附加功能。我可以推荐ExifRead库。它是纯 Python，而且速度极快。它让你更好地理解价值观。

于 2015-11-10T21:12:53.220 回答
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如果与许多格式的兼容性对您来说比性能更重要，您可以调用 exiftool 作为带有 -j 选项的子进程，为您提供一个 json 字符串，您可以将其转换为字典。

这应该为您设置大多数原始格式，甚至是根本不是图像的东西。它会从文件中挤出最后一点 exif 信息。然而，与其他选项相比，它相当缓慢（比如慢 200 倍）：

from PIL import Image
import PIL.ExifTags
import subprocess
import json
import datetime
import exifread
filePath = "someImage.jpg"
filePath = "someRawImage.CR2"
filePath = "someMovie.mov"
filePath = "somePhotoshopImage.psd"


try:
    start = datetime.datetime.now()
    img = Image.open(filePath)
    exif_0 = {
        PIL.ExifTags.TAGS[k]: v
        for k, v in img.getexif().items()
        if k in PIL.ExifTags.TAGS
        }
    end = datetime.datetime.now()

    print("Pillow time:")
    print(end-start)
    print(str(len(exif_0)), "tags retrieved")
    print (exif_0, "\n")
except:
    pass

try:
    start = datetime.datetime.now()
    exif_1 = json.loads(subprocess.run(["/usr/local/bin/exiftool", "-j", filePath], stdout=subprocess.PIPE).stdout.decode("utf-8"))
    end = datetime.datetime.now()

    print("subprocess time:")
    print(end-start)
    print(str(len(exif_1[0])), "tags retrieved")
    print(exif_1, "\n")
except:
    pass

try:
    start = datetime.datetime.now()
    f = open(filePath, "rb")
    exif_2 = exifread.process_file(f)
    end = datetime.datetime.now()

    print("Exifread time:")
    print(end-start)
    print(str(len(exif_2)), "tags retrieved")
    print(exif_2, "\n")
except:
    pass
于 2019-11-10T11:43:58.353 回答