【图像处理】JPEG Tags

JPEG Tags

This table lists information extracted by ExifTool from JPEG images.

Tag IDTag NameWritableValues / Notes
'APP0'JFIF 
JFXX 
CIFF 
AVI1 
Ocad
-
-
-
-
-
--> JFIF Tags 
--> JFIF Extension Tags 
--> CanonRaw Tags 
--> JPEG AVI1 Tags 
--> JPEG Ocad Tags
'APP1'EXIF 
ExtendedXMP 
XMP 
QVCI 
FLIR
-
-
-
-
-
--> EXIF Tags 
--> XMP Tags 
--> XMP Tags 
--> Casio QVCI Tags 
--> FLIR FFF Tags
'APP2'ICC_Profile 
FPXR 
MPF 
PreviewImage
-
-
-
no
--> ICC_Profile Tags 
--> FlashPix Tags 
--> MPF Tags 
(Samsung APP2 preview image)
'APP3'Meta 
Stim 
PreviewImage
-
-
no
--> Kodak Meta Tags 
--> Stim Tags 
(Samsung/HP preview image)
'APP4'Scalado 
FPXR 
PreviewImage
-
-
no
--> Scalado Tags 
--> FlashPix Tags 
(continued from APP3)
'APP5'RMETA 
PreviewImage
-
no
--> Ricoh RMETA Tags 
(continued from APP4)
'APP6'EPPIM 
NITF 
HP_TDHD
-
-
-
--> JPEG EPPIM Tags 
--> JPEG NITF Tags 
--> HP TDHD Tags
'APP7'Pentax 
Qualcomm
-
-
--> Pentax Tags 
--> Qualcomm Tags
'APP8'SPIFF---> JPEG SPIFF Tags
'APP9'MediaJukebox---> JPEG MediaJukebox Tags
'APP10'Commentno(PhotoStudio Unicode comment)
'APP11'JPEG-HDR---> JPEG HDR Tags
'APP12'PictureInfo 
Ducky
-
-
--> APP12 PictureInfo Tags 
--> APP12 Ducky Tags
'APP13'Photoshop 
Adobe_CM
-
-
--> Photoshop Tags 
--> JPEG AdobeCM Tags
'APP14'Adobeyes--> JPEG Adobe Tags
'APP15'GraphicConverter---> JPEG GraphConv Tags
'COM'Commentyes 
'DQT'DefineQuantizationTableno(used to calculate the Extra JPEGDigest tag value)
'SOF'StartOfFrame---> JPEG SOF Tags
'Trailer'AFCP 
CanonVRD 
FotoStation 
PhotoMechanic 
MIE 
Samsung 
PreviewImage
-
-
-
-
-
-
yes
--> AFCP Tags 
--> CanonVRD Tags 
--> FotoStation Tags 
--> PhotoMechanic Tags 
--> MIE Tags 
--> Samsung Trailer Tags

JPEG AVI1 Tags

This information may be found in APP0 of JPEG image data from AVI videos.

Index1Tag NameWritableValues / Notes
0InterleavedFieldno0 = Not Interleaved 
1 = Odd 
2 = Even

JPEG Ocad Tags

Tags extracted from the JPEG APP0 "Ocad" segment (found in Photobucket images).

Tag IDTag NameWritableValues / Notes
'Rev'OcadRevisionno 

JPEG EPPIM Tags

APP6 is used in by the Toshiba PDR-M700 to store a TIFF structure containing PrintIM information.

Tag IDTag NameWritableValues / Notes
0xc4a5PrintIMundef--> PrintIM Tags

JPEG NITF Tags

Information in APP6 used by the National Imagery Transmission Format. See http://www.gwg.nga.mil/ntb/baseline/docs/n010697/bwcguide25aug98.pdf for the official specification.

Index1Tag NameWritableValues / Notes
0NITFVersionno 
2ImageFormatno'B' = IMode B
3BlocksPerRowno 
5BlocksPerColumnno 
7ImageColorno0 = Monochrome
8BitDepthno 
9ImageClassno0 = General Purpose 
4 = Tactical Imagery
10JPEGProcessno1 = Baseline sequential DCT, Huffman coding, 8-bit samples 
4 = Extended sequential DCT, Huffman coding, 12-bit samples
11Qualityno 
12StreamColorno0 = Monochrome
13StreamBitDepthno 
14Flagsno 

JPEG SPIFF Tags

This information is found in APP8 of SPIFF-style JPEG images (the "official" yet rarely used JPEG file format standard: Still Picture Interchange File Format). See http://www.jpeg.org/public/spiff.pdf for the official specification.

Index1Tag NameWritableValues / Notes
0SPIFFVersionno 
2ProfileIDno0 = Not Specified 
1 = Continuous-tone Base 
2 = Continuous-tone Progressive 
3 = Bi-level Facsimile 
4 = Continuous-tone Facsimile
3ColorComponentsno 
6ImageHeightno(at index 4 in specification, but there are 2 extra bytes here in my only SPIFF sample, version 1.2)
10ImageWidthno 
14ColorSpaceno
0 = Bi-level 
1 = YCbCr, ITU-R BT 709, video 
2 = No color space specified 
3 = YCbCr, ITU-R BT 601-1, RGB 
4 = YCbCr, ITU-R BT 601-1, video 
8 = Gray-scale 
9 = PhotoYCC 
10 = RGB 
11 = CMY 
12 = CMYK 
13 = YCCK 
14 = CIELab
15BitsPerSampleno 
16Compressionno
0 = Uncompressed, interleaved, 8 bits per sample 
1 = Modified Huffman 
2 = Modified READ 
3 = Modified Modified READ 
4 = JBIG 
5 = JPEG
17ResolutionUnitno0 = None 
1 = inches 
2 = cm
18YResolutionno 
22XResolutionno 

JPEG MediaJukebox Tags

Tags found in the XML metadata of the "Media Jukebox" APP9 segment.

Tag NameWritableValues / Notes
Albumno 
Captionno 
Dateno 
Keywordsno 
Nameno 
Peopleno 
Placesno 
Tool_Nameno 
Tool_Versionno 

JPEG HDR Tags

Information extracted from APP11 of a JPEG-HDR image.

Tag IDTag NameWritableValues / Notes
'RatioImage'RatioImageno(the embedded JPEG-compressed ratio image)
'alp'Alphano 
'bet'Betano 
'cor'CorrectionMethodno 
'ln0'Ln0no 
'ln1'Ln1no 
's2n'S2nno 
'ver'JPEG-HDRVersionno 

JPEG AdobeCM Tags

The "Adobe_CM" APP13 segment presumably contains color management information, but the meaning of the data is currently unknown. If anyone has an idea about what this means, please let me know.

Index2Tag NameWritableValues / Notes
0AdobeCMTypeno 

JPEG Adobe Tags

The "Adobe" APP14 segment stores image encoding information for DCT filters. This segment may be copied or deleted as a block using the Extra "Adobe" tag, but note that it is not deleted by default when deleting all metadata because it may affect the appearance of the image.

Index2Tag NameWritableValues / Notes
0DCTEncodeVersionno 
1APP14Flags0no0x0 = (none) 
Bit 15 = Encoded with Blend=1 downsampling
2APP14Flags1no0x0 = (none)
3ColorTransformno0 = Unknown (RGB or CMYK) 
1 = YCbCr 
2 = YCCK

JPEG GraphConv Tags

APP15 is used by GraphicConverter to store JPEG quality.

Tag IDTag NameWritableValues / Notes
'Q'Qualityno 

JPEG SOF Tags

This information is extracted from the JPEG Start Of Frame segment.

Tag NameWritableValues / Notes
BitsPerSampleno 
ColorComponentsno 
EncodingProcessno0x0 = Baseline DCT, Huffman coding 
0x1 = Extended sequential DCT, Huffman coding 
0x2 = Progressive DCT, Huffman coding 
0x3 = Lossless, Huffman coding 
0x5 = Sequential DCT, differential Huffman coding 
0x6 = Progressive DCT, differential Huffman coding 
0x7 = Lossless, Differential Huffman coding 
0x9 = Extended sequential DCT, arithmetic coding 
0xa = Progressive DCT, arithmetic coding 
0xb = Lossless, arithmetic coding 
0xd = Sequential DCT, differential arithmetic coding 
0xe = Progressive DCT, differential arithmetic coding 
0xf = Lossless, differential arithmetic coding
ImageHeightno 
ImageWidthno 
YCbCrSubSamplingno(calculated from components table)
'1 1' = YCbCr4:4:4 (1 1) 
'1 2' = YCbCr4:4:0 (1 2) 
'1 4' = YCbCr4:4:1 (1 4) 
'2 1' = YCbCr4:2:2 (2 1) 
'2 2' = YCbCr4:2:0 (2 2) 
'2 4' = YCbCr4:2:1 (2 4) 
'4 1' = YCbCr4:1:1 (4 1) 
'4 2' = YCbCr4:1:0 (4 2)
<think>我们正在处理关于图像处理文件操作的代码示例请求。用户引用了三个来源:[^1]:关于Pillow库(Python图像处理库)的简介。[^2]:关于OpenCV图像膨胀操作的指南和示例。[^3]:关于OpenCV图像处理基本操作,包括读取图像。根据用户的问题:“我想寻找处理图像文件的代码示例请问图像处理文件操作代码示例”,我们需要提供图像处理中涉及文件操作的代码示例。文件操作通常包括读取图像、保存图像以及可能的基本处理。我们可以结合引用[1]和[3]来提供两个不同库(Pillow和OpenCV)的示例,因为它们分别提到了图像读取、处理和保存。计划:1.使用Pillow库(PIL)进行图像读取、简单处理和保存的代码示例。2.使用OpenCV库进行类似操作的代码示例。由于用户特别提到“文件操作”,我们将重点放在读取和保存文件上,并包括一个简单的处理步骤(如调整大小或灰度转换)以展示完整的流程。注意:用户引用的来源[2]是关于膨胀操作的,但用户的问题更关注文件操作(读取、保存),所以我们只涉及基本操作,如果需要高级处理可以简单提及。我们将分为两个部分:第一部分:使用Pillow第二部分:使用OpenCV每个部分包括:-读取图像-进行一个简单的处理(例如:调整大小、转换为灰度)-保存图像代码示例将用Python,因为引用中提到的库(Pillow和OpenCV)都是Python库。同时,根据系统指令,代码块需要用```python标记,行内公式用$,但这里没有数学公式,所以主要提供代码。最后,生成相关问题。</think> ### 图像处理文件操作代码示例 以下是使用Python进行图像处理常见文件操作的代码示例,结合了Pillow和OpenCV库的操作: #### 1. **图像读取与保存(基础文件操作)** ```python # 使用Pillow读取和保存图像 from PIL import Image # 读取图像文件 img_pil = Image.open("input.jpg") # 文件读取操作 [^1] # 转换图像为灰度并保存 gray_pil = img_pil.convert('L') gray_pil.save("output_gray.jpg") # 文件保存操作 [^1] # 使用OpenCV读取和保存图像 import cv2 # 读取图像文件 img_cv = cv2.imread("input.jpg") # 文件读取操作 [^3] # 保存处理后的图像 cv2.imwrite("output_cv.jpg", img_cv) # 文件保存操作 [^3] ``` #### 2. **图像格式转换** ```python # 使用Pillow转换图像格式 from PIL import Image img = Image.open("input.png") img.save("converted.jpg") # PNG转JPG格式 [^1] # 使用OpenCV转换图像格式 import cv2 img = cv2.imread("input.bmp") cv2.imwrite("converted.jpg", img) # BMP转JPG格式 [^3] ``` #### 3. **批量处理图像文件** ```python import os import cv2 from PIL import Image input_dir = "images/" output_dir = "processed/" # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 批量处理所有JPG文件 for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith(".jpg"): # 使用OpenCV处理 img_cv = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename)) resized_cv = cv2.resize(img_cv, (300, 300)) cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, "cv_" + filename), resized_cv) # 使用Pillow处理 img_pil = Image.open(os.path.join(input_dir, filename)) rotated_pil = img_pil.rotate(45) rotated_pil.save(os.path.join(output_dir, "pil_" + filename)) # [^1] ``` #### 4. **图像元数据读取** ```python from PIL import Image import exifread # 读取基础元数据 img = Image.open("image.jpg") print("图像格式:", img.format) print("图像尺寸:", img.size) # 读取EXIF元数据(相机参数等) with open("image.jpg", 'rb') as f: tags = exifread.process_file(f) # EXIF读取 [^1] for tag in tags.keys(): if tag not in ('JPEGThumbnail', 'TIFFThumbnail', 'Filename'): print(f"{tag}: {tags[tag]}") ``` #### 5. **图像文件验证** ```python from PIL import Image import imghdr # 验证文件是否为有效图像 def is_valid_image(file_path): try: # 文件扩展名验证 if not file_path.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp')): return False # 实际内容验证 Image.open(file_path).verify() # 文件完整性检查 [^1] return True except Exception: return False print("图像有效:", is_valid_image("test.jpg")) ``` 这些代码涵盖了图像处理中最常用的文件操作,包括不同格式的文件I/O、元数据处理和批量文件操作,使用了Python最主流的图像处理库[^1][^3]。
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