图片数据
自动化处理图片元数据的Python技巧
自动化处理图片元数据的Python技巧在当今数字化的时代，图片已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是个人的照片库，还是企业的大量图像资源，管理和处理图片元数据都变得至关重要。
Python 作为一种强大而灵活的编程语言，为我们提供了许多工具和技巧来实现图片元数据的自动化处理。
首先，让我们来了解一下什么是图片元数据。
简单来说，图片元数据就是关于图片的信息，例如拍摄时间、地点、相机型号、图片尺寸、作者等等。
这些信息对于图片的管理、分类、搜索和分析都非常有帮助。
｀｀｀pythonfrom PIL import Imagedef get_image_info(image_path)：try:image ＝ Imageopen(image_path)width, height ＝ imagesizeformat ＝ imageformatmode ＝ imagemodeprint(f"图片宽度: ｛width} 像素"）print(f"图片高度: ｛height} 像素"）print(f"图片格式: ｛format}＂）print(f"图片模式: ｛mode}＂）except Exception as e:print(f"处理图片时发生错误: ｛e}＂）image_path ＝＂your_imagejpg"get_image_info(image_path)｀｀｀上述代码中，我们定义了一个`get_image_info`函数，它接受图片的路径作为参数。
通过`Imageopen`打开图片，然后获取图片的宽度、高度、格式和模式等基本信息。
｀｀｀pythonimport exifreaddef get_exif_data(image_path)：try:with open(image_path, ＇rb'） as f:tags ＝ exifreadprocess_file(f)for tag in tagskeys(）：if tag not in （＇JPEGThumbnail'，＇TIFFThumbnail'，＇Filename'，＇EXIF MakerNote'）：print(f"｛tag}：｛tagstag}＂）except Exception as e:print(f"获取元数据时发生错误: ｛e}＂）image_path ＝＂your_imagejpg"get_exif_data(image_path)｀｀｀在这个示例中，我们以二进制模式打开图片文件，然后使用`exifreadprocess_file`获取图片的元数据。
生物图片数据处理教程1——ImageJ
Digital Image Processing is a textbook covering many aspects of digital image
processing, with code examples built with ImageJ.
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Why ImageJ?
Brightness/Contrast /Color
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1. Contrast adjustment
Questions: Do the pixel values change after brightness/contrast adjustment? How to compare the signal intensity of different images?
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Filtering
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Sharpening
A sharpening filter can be broken down into two steps: It takes a smoothed image, subtracts it from the original image to obtain the "details" of the image, and adds the "details" to the original image. Step 1: Original - Smoothed = "Details"
power” of the gamma value
and then scaled to 8-bits or the min
and max of 16-bit images
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1. Contrast adjustment (MATLAB)
JPEG 图片碎片数据恢复
今天发了很多技术文章出来！下面我就来发表一份今天才研究的JPEG文件格式的文章！JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家小组的英文缩写，这个专家组开发的算法称为JPEG算法，并且成为国际上的彩色、灰度、静止图像的第一个国际标准，因此又称为JPEG标准。
JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，不仅适用于静止图像的压缩，也常常被用于电视图像序列的帧内图像压缩编码。
目前JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法：一种是采用以离散余弦变换DCT为基础的有损压缩算法；另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。
使用有损压缩算法时，在压缩比为25:1的情况下，压缩后还原得到的图像和原始图像相比较，非图像专家难以找到它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。
例如在V-CD和DVD-Video 电视图像压缩技术中，就使用JPEG的有损压缩算法来取消空间方向上的冗余数据。
以上为广泛参考文献！下面我就发一下我用winhex研究出来的例子：创建一个32*24的红色图形JPEG文件如下图：下面是用Winhex打开的JPEG 文件是以流这里我们称为段和压缩的图像组成的；下面着重介绍段的结构，JPEG文件格式的段总数为30种常见为10种这10种流为名称标记码说明SOI D8 文件头流EOI D9 文件尾流S0F0 C0 帧开始流S0F1 C1 帧开始流DHT C4 定义Huffman表流S0S DA 扫描行开始流DQT DB 定义量化表流DRI DD 定义重新开始间隔流APP0 E0 定义交换格式流COM FE 注释流流的一半结构名称字节数数据说明流标识 1 FF 每个流开始标志流类型 1 D8 类型编码（S0I 文件头流）流长度 2 包括流内容和流长度本身，不包括流开始标识和流类型编码流内容《65533 字节以32*24红色图像JPEG为例子S0I(文件头流)名称字节数值流标识 1 FF流类型 1 D8APP0 (图像识别信息)名称字节数值流标识 1 FF流类型 1 E0流交换格式 5 4A 46 49 46 00 “JFIF“的ASCII 码流主版本号 1 01流次版本号 1 01密度单位 1 01 0=无单位；1=点数/ 英寸；2=点数/厘米X像素密度 2 00 60 水平方向密度Y像素密度 2 00 60 垂直方向密度缩略图X像素 1 00 缩略图水平像素缩略图Y像素 1 00 缩略图垂直像素COM（注释）名称字节数值说明流标识 1 FF流类型 1 FE流长度 2 其值=注释字符的字节数+2 流内容注释字符DQT(定义量化表)名称字节数值说明流类型 1 DB流长度 2 43 其值=3+nS0F0 (图像基本信息)名称字节数值说明流标识 1 FF流类型 1 C0流长度 2 00 11样本精度 1 08 每个样本位数图片高度 2 00 18图片宽度 2 00 20组件数量 1 03 1=灰度图3=YCbCr/YIQ 彩色图4=CMYK彩色图组件ID 1 1=Y, 2=Cb 3=Cr 4=I 5=Q采样系数 1 0-3位：垂直采样系数4-7位：水平采样系数量化表号 1DHT (定义Huffman表）名称字节数值说明流标识 1 FF流类型 1 C4流长度 2 其值=19+nDRI（定义重新开始间隔）名称字节数值说明流标识 1 FF流类型 1 DD流长度 2 04S0S (扫描行开始)名称字节数值说明流标识 1 FF流类型 1 DA流长度 2 00 0C扫描行内组件数量 1 03组件ID 1 1=Y, 2=Cb 3=Cr 4=I 5=Q\ Huffman 表号 1 0-3位；AC表号4-7位; DC 表号E0I(文件尾）名称字节数值流标识FF流编码D9。
BMP图片格式详解
BMP图像格式详解一．简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。
Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。
Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。
Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。
BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。
二．BMP格式结构BMP文件的数据按照从文件头开始的先后顺序分为四个部分：◆位图文件头(bmp file header)：提供文件的格式、大小等信息◆位图信息头(bitmap information)：提供图像数据的尺寸、位平面数、压缩方式、颜色索引等信息◆调色板(color palette)：可选，如使用索引来表示图像，调色板就是索引与其对应的颜色的映射表◆位图数据(bitmap data)：图像数据区BMP图片文件数据表如下：三．BMP文件头BMP文件头结构体定义如下：typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{UINT16 bfType; //2Bytes，必须为"BM"，即0x424D 才是Windows位图文件DWORD bfSize; //4Bytes，整个BMP文件的大小UINT16 bfReserved1; //2Bytes，保留，为0UINT16 bfReserved2; //2Bytes，保留，为0DWORD bfOffBits; //4Bytes，文件起始位置到图像像素数据的字节偏移量} BITMAPFILEHEADER;BMP文件头数据表如下：四．BMP信息头BMP信息头结构体定义如下：typedef struct _tagBMP_INFOHEADER{DWORD biSize; //4Bytes，INFOHEADER结构体大小，存在其他版本INFOHEADER，用作区分LONG biWidth; //4Bytes，图像宽度（以像素为单位）LONG biHeight; //4Bytes，图像高度，+：图像存储顺序为Bottom2Top，-：Top2BottomWORD biPlanes; //2Bytes，图像数据平面，BMP存储RGB数据，因此总为1 WORD biBitCount; //2Bytes，图像像素位数DWORD biCompression; //4Bytes，0：不压缩，1：RLE8，2：RLE4DWORD biSizeImage; //4Bytes，4字节对齐的图像数据大小LONG biXPelsPerMeter; //4 Bytes，用象素/米表示的水平分辨率LONG biYPelsPerMeter; //4 Bytes，用象素/米表示的垂直分辨率DWORD biClrUsed; //4 Bytes，实际使用的调色板索引数，0：使用所有的调色板索引DWORD biClrImportant; //4 Bytes，重要的调色板索引数，0：所有的调色板索引都重要}BMP_INFOHEADER;BMP信息头数据表如下：五．BMP调色板BMP调色板结构体定义如下：typedef struct _tagRGBQUAD{BYTE rgbBlue; //指定蓝色强度BYTE rgbGreen; //指定绿色强度BYTE rgbRed; //指定红色强度BYTE rgbReserved; //保留，设置为0 } RGBQUAD;1，4，8位图像才会使用调色板数据，16,24,32位图像不需要调色板数据，即调色板最多只需要256项（索引0 - 255）。
数据分析PPT图片
完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支 持多种数据源连接，提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果，保持设计的简洁明了，突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜 色、字体等的一致性，有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛 选、排序等，提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析， 可以发现运营中的问题并 进行优化，提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ，包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征，包括假设检验和
置信区间等。
海量图片存储方案
海量图片存储方案随着互联网技术的不断发展，图片作为一种重要的信息载体，已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，如何高效地存储和管理海量的图片数据成为了一个迫切的问题。
本文将介绍一种可行的海量图片存储方案，以满足大规模图片数据的存储需求。
一、需求分析在提出具体的存储方案之前，我们首先需要对海量图片的存储需求进行分析。
海量图片的存储需求通常具有以下几个特点：1. 存储容量大：海量图片数据通常以TB或PB为单位进行计量，存储容量要求较高。
2. 访问频率低：大部分图片数据在上传之后，其访问频率会显著降低，但是需要保证数据的长期存储和可访问性。
3. 数据安全性：图片数据可能涉及用户隐私、商业机密等重要信息，因此在存储过程中需要确保数据的安全性和隐私保护。
4. 存储效率高：存储海量图片数据时，需要考虑数据的快速存储和高效检索，以满足用户对图片数据的快速访问需求。
二、存储方案基于以上需求分析，我们可以采用以下存储方案来应对海量图片的存储挑战：1. 分布式存储系统：采用分布式存储系统可以提高存储容量和数据并发性能。
通过搭建分布式存储系统，可以将海量图片数据分散存储在多个节点上，形成一个统一的存储集群。
这样既可以提高数据的可靠性和可用性，又可以根据实际需求扩展存储容量。
2. 冷热数据分离：对于访问频率低的图片数据，可以将其归类为冷数据，并采用低成本的存储介质进行存储，如磁带库或冷存储设备。
而对于访问频率高的图片数据，则可以归类为热数据，并采用高性能的存储介质进行存储，如分布式文件系统或高速硬盘阵列。
3. 数据压缩与去重：针对海量图片数据的存储容量问题，可以采用数据压缩和去重技术来减少存储空间的占用。
通过对图片数据进行压缩和去重，可以有效降低存储成本，并提升存储系统的性能。
4. 数据备份与容灾：为了保证海量图片数据的安全性和可靠性，需要进行数据备份和容灾策略的规划。
通过建立数据备份和容灾机制，可以避免数据丢失和不可恢复的风险，确保数据的完整性和可持续性。
冲印照片图片的像素参考数据
冲印照片图片的像素参考数据：(30英寸)30×24 76.20×60.96 (厘米) (32英寸) 32×24 81.28×60.96 (厘米) (36英寸)36×24 91.44×60.96 (厘米) (40英寸) 40×32 101.6×81.28 (厘米) (42英寸) 42×32 106.6×81.28 (厘米) (48英寸) 48×32 121.9×81.28 (厘米)各种证件尺寸：1.身份证 (22mm×32mm)第二代身份证 (26mm×32mm)2.驾驶证 (22mm×32mm)3.黑白小一寸 (22mm×32mm)4.彩色小一寸 (27mm×38mm)5.彩色大一寸 (40mm×55mm)6.普通证件照 (33mm×48mm)数码相机拍摄出来的图片比例是3：4＝0.75，而冲印店内的各种规格照片尺寸和比例如下：5寸5×3.5英寸12.7*8.9厘米比例0.706寸6×4英寸15.2*10.2厘米比例0.677寸7×5英寸17.8*12.7厘米比例0.718寸8×6英寸20.3*15.2厘米比例0.75＝数码照片比例10寸10×8英寸25.4*20.3厘米比例0.8012寸12×10英寸30.5*20.3厘米比例0.8315寸15×10英寸38.1*25.4厘米比例0.671寸（是指英寸）=2.54cm，彩扩冲印相纸的表现力为300dpi以上（dpi为每英寸多少个点），最低可接受程度大约为200dpi左右。
按照这个方式计算，要求数码图片的像素为：相片尺寸好的效果最低可接受效果5寸5×3.5英寸1600*1200(2.0mega) 1024*7686寸6×4英寸1920*1440(2.8mega) 1200*9007寸7×5英寸2048*1536(3.2mega) 1440*10808寸8×6英寸2400*1800(4.4mega) 1600*120010寸10×8英寸3000*2250(6.8mega) 2048*153612寸12×10英寸3600*2700(9.7mega) 2400*1800(4.4mega)15寸15×10英寸4500*3375(16.0mega) 3000*2250 *mega表示“百万像素”由此可以看出，一架5百万像素的相机，拍摄出来的照片，可以扩印非常好的8寸照片，扩印到12寸也可以达到可接受的效果。
人手图片的数据集(Arpit Mittal, Andrew Zisserman and Phil Torr )_计算机图形_科研数据集
人手图片的数据集(Arpit Mittal, Andrew Zisserman and Phil Torr )(hand dataset(Arpit Mittal, AndrewZisserman and Phil Torr ))数据介绍：We introduce a comprehensive dataset of hand images collected from various different public image data set sources as listed in Table 1. A total of 13050 hand instances are annotated. Hand instances larger than a fixed area of bounding box (1500 sq. pixels) are considered 'big' enough for detections and are used for evaluation. This gives around 4170 high quality hand instances. While collecting the data, no restriction was imposed on the pose or visibility of people, nor was any constraint imposed on the environment. In each image, all the hands that can be perceived clearly by humans are annotated. The annotations consist of a bounding rectangle, which does not have to be axis aligned, oriented with respect to the wrist.关键词：手,图像,验证,培训,测试, hand,image,validation,training,test,数据格式：IMAGE数据详细介绍：H a n d D a t a s e tArpit Mittal, Andrew Zisserman and Phil TorrOverviewWe introduce a comprehensive dataset of hand images collected from various different public image data set sources as listed in Table 1. A total of 13050 hand instances are annotated. Hand instances larger than a fixed area of bounding box (1500 sq. pixels) are considered 'big' enough for detections and are used for evaluation. This gives around 4170 high quality hand instances. While collecting the data, no restriction was imposed on the pose or visibility of people, nor was any constraint imposed on the environment. In each image, all the hands that can be perceived clearly by humans are annotated. The annotations consist of a bounding rectangle, which does not have to be axis aligned, oriented with respect to the wrist.Table 1: Statistics of the hand dataset.* The movie dataset contains frames from the films 'Four weddings and a funeral', 'Apollo 13', 'About a boy' and 'Forrest Gump'. DownloadsPlease cite [1] if you use this dataset.Publications[1] A. Mittal, A. Zisserman, P. H. S. TorrHand detection using multiple proposalsBritish Machine Vision Conference, 2011[2] M. J. Jones and J. M. RehgStatistical color models with application to skin detectionInternational Journal of Computer Vision, 2002AcknowledgementsThis work is funded by the ERC grant VisRec no. 228180 and ONR MURI N00014-07-1-0182.数据预览：点此下载完整数据集。