### 使用Python批量读取图片文件的EXIF地理信息 为了实现这一目标，可以利用`exifread`库来解析图像中的EXIF数据，并从中提取所需的地理信息。下面是一个完整的解决方案，该方案不仅能够遍历指定目录下的所有JPEG格式的照片，还能从每一张照片中抽取其名称以及对应的纬度和经度。 #### 安装依赖包 首先需要安装必要的Python库： ```bash pip install exifread pandas ``` #### 编写批处理脚本 接下来提供一段Python代码作为批处理脚本来完成上述任务： ```python import os import exifread import pandas as pd def get_exif_data(image_path): """Extracts EXIF data from an image file.""" with open(image_path, 'rb') as f: tags = exifread.process_file(f) lat_ref = str(tags.get('GPS GPSLatitudeRef', None)) lon_ref = str(tags.get('GPS GPSLongitudeRef', None)) try: lat = _convert_to_degress(tags['GPS GPSLatitude']) lon = _convert_to_degress(tags['GPS GPSLongitude']) if lat_ref != "N": lat *= -1 if lon_ref != "E": lon *= -1 return { 'filename': os.path.basename(image_path), 'latitude': round(lat, 7), 'longitude': round(lon, 7) } except KeyError: print(f"No GPS info found in {image_path}") return {'filename': os.path.basename(image_path)} def _convert_to_degress(value): d = float(value.values[0].num) / float(value.values[0].den) m = float(value.values[1].num) / float(value.values[1].den) s = float(value.values[2].num) / float(value.values[2].den) return d + (m / 60.0) + (s / 3600.0) def batch_process_images(directory): images_info = [] for root, _, files in os.walk(directory): for filename in files: if not filename.lower().endswith('.jpg'): continue filepath = os.path.join(root, filename) img_info = get_exif_data(filepath) if all(k in img_info for k in ('latitude', 'longitude')): images_info.append(img_info) df = pd.DataFrame(images_info) output_csv = './images_gps.csv' df.to_csv(output_csv, index=False) print(f"Results saved to '{output_csv}'") if __name__ == '__main__': directory = input("Enter the path of folder containing JPEG images:") batch_process_images(directory) ``` 这段程序会提示用户提供包含待处理JPEG图像的文件夹路径，之后它会在当前工作目录下创建名为`images_gps.csv`的结果CSV文件[^1]。