利用Python提取图片经纬度并锁定拍照地点

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• 一、原理
• 1.图片必须具有经纬度信息
• 2.经纬度格式转换
• 3.根据经纬度定位
• 二、python调用高德API进行图片定位
• 1.main.py源码
• 2.position_utils.py源码

一、原理

1.图片必须具有经纬度信息

2.经纬度格式转换

2.1 GPS点坐标的两种表示方式(误差还是有的)

2.1.1 十进制换度分秒

例：经纬度115.46513298108795，38.83474699749353

2.1.2 度分秒换十进制

2.1.3 实际距离换算

地球子午线长是39940.67公里，纬度改变一度合110.94公里，一分合1.849公里，一秒合30.8米，赤道圈是40075.36公里，北京地区纬在北纬40度左右，纬度圈长为40075*sin(90-40),此地经度一度合276公里，一分合1.42公里一秒合23.69米。

地球赤道上环绕地球一周走一圈共 40075.04公里，而這一圈分成360，而每1°(度)有60’，每一度一秒在赤道上的长度计算如下：

40075.04km/360°=111.31955km

111.31955km/60’=1.8553258km=1855.3m

而每一分又有60秒，每一秒就代表 1855.3m/60=30.92m

任意两点距离计算公式为：

d＝111.12cos{1/[sinΦAsinΦB十 cosΦAcosΦBcos(λB—λA)]}

其中：

• A点经度，纬度分别为λA和ΦA，
• B点经度、纬度分别为λB和ΦB，
• d为距离。

结论

1°经度差对应的东西方向的距离是与其纬度有密切关系的。

赤道上经度相差1°对应的弧长大约是111千米

具体数据如下：

纬度 1°经度差对应的东西距离

20° 104公里

26° 100公里

30° 96公里

36° 90公里

40° 85公里

44° 80公里

51° 70公里

1、经纬度在不同地区，每度距离差是不同的，如果假定地球是完美的球体（这样假设误差不是很大）的话，纬度为 B 的地区：

• 纬度变化一度，球面南北方向距离变化：πR/180 …111.7km
• 经度变化一度，球面东西方向距离变化：πR/180cosB …111.7cosB
• 比如北京 B = 40、cosB = 0.766，经度变化1度，则东西方向距离变化 85.567km

2、不同经度不一样，在南极、北级，所有的经度线都汇集在南、北极的点上，经度之间的距离为0，在赤道，经度之间的距离最大。

• 经度变化一度，球面东西方向距离变化：πR/180cosB …111.7cosB （R为地球半径，B为纬度）
• 纬度之间的距离是一样的，纬度变化一度，球面南北方向距离变化：πR/180 …111.7km （R为地球半径）

3.根据经纬度定位

高德坐标拾取

百度坐标拾取

二、python调用高德API进行图片定位

1.main.py源码

代码如下（示例）：

import os
import exifread
from decimal import Decimal
from position_utils import *
import requests
import json
import datetime

#  pip3 install exifread

class Location(object):

    def __init__(self, image_path):
        self.img_path = image_path

        self.api_key = "4e8d619c69859ce0f8962de9297c3764" #申请的高德APP web KEY
        #self.api_key = "4f458eaded9bad93b63b8a2c67f5c0e0" #申请的高德APP web KEY
        self.url_get_position = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo?key={}&location={}'

    def run(self):
        coordinate = self.__get_image_ability()

        print(f'获取到经度、纬度是:{coordinate}')

        if not coordinate:
            return

        # 根据经度和纬度，获取到详细地址
        address = self.__get_address(coordinate)

        # 检验坐标值
        # https://lbs.amap.com/console/show/picker
        print(f'他当前位置在:{address}')

    def __get_address(self, location):
        """
        根据坐标得到详细地址
        :param location: 经纬度值
        :return:
        """
        resp = requests.get(self.url_get_position.format(self.api_key, location))

        location_data = json.loads(resp.text)

        address = location_data.get('regeocode').get('formatted_address')

        return address

    def __format_lati_long_data(self, data):
        """
        对经度和纬度数据做处理，保留6位小数
        :param data: 原始经度和纬度值
        :return:
        """
        # 删除左右括号和空格
        data_list_tmp = str(data).replace('[', '').replace(']', '').split(',')
        data_list = [data.strip() for data in data_list_tmp]

        # 替换秒的值
        data_tmp = data_list[-1].split('/')

        # 秒的值
        data_sec = int(data_tmp[0]) / int(data_tmp[1]) / 3600

        # 替换分的值
        data_tmp = data_list[-2]

        # 分的值
        data_minute = int(data_tmp) / 60

        # 度的值
        data_degree = int(data_list[0])

        # 由于高德API只能识别到小数点后的6位
        # 需要转换为浮点数，并保留为6位小数
        result = "%.6f" % (data_degree + data_minute + data_sec)
        return float(result)

    def __get_image_ability(self):
        """
        获取图片的属性值，包含：经纬度、拍摄时间等
        :param picture_name:
        :return:
        """

        # 利用exifread库，读取图片的属性
        img_exif = exifread.process_file(open(self.img_path, 'rb'))

        # 能够读取到属性
        if img_exif:
            # 纬度数
            latitude_gps = img_exif['GPS GPSLatitude']

            # N,S 南北纬方向
            latitude_direction = img_exif['GPS GPSLatitudeRef']

            # 经度数
            longitude_gps = img_exif['GPS GPSLongitude']

            # E,W 东西经方向
            longitude_direction = img_exif['GPS GPSLongitudeRef']

            # 拍摄时间
            take_time = img_exif['EXIF DateTimeOriginal']

            is_lie = self.judge_time_met(take_time)

            if is_lie:
                print('很遗憾的通知你，他/她在撒谎！！！照片不是今天拍的')
                return

                # 纬度、经度、拍摄时间
            if latitude_gps and longitude_gps and take_time:

                # 对纬度、经度值原始值作进一步的处理
                latitude = self.__format_lati_long_data(latitude_gps)
                longitude = self.__format_lati_long_data(longitude_gps)

                # print(f'{longitude},{latitude}')

                # 注意：由于gps获取的坐标在国内高德等主流地图上逆编码不够精确，这里需要转换为火星坐标系
                location = wgs84togcj02(longitude, latitude)

                return f'{location[0]},{location[1]}'
            else:
                print(f'获取的图片数据属性不完整')
                return ''
        else:
            print('抱歉，图片不是原图，没法获取到图片属性。')
            return ''

    def judge_time_met(self, take_time):
        """
        通知拍摄时间判断女朋友是否撒谎
        :param take_time:
        :return:
        """
        # 拍摄时间
        format_time = str(take_time).split(" ")[0].replace(":", "-")
        print('照片拍摄日期是:')
        print(format_time)
        # 当天日期   验证照片是否是当日拍摄
#        today = str(datetime.date.today())

#        if format_time == today:
#            return False
#        else:
#            return True

if __name__ == '__main__':
    # 女朋友发过来的图片【原图】    #图片命名容易冲突,更换开头就可以
    location = Location('./aec0cddf45a946dec358301ddf17982.jpg')

    # 找到女朋友的地理位置
    location.run()

2.position_utils.py源码

代码如下（坐标转换示例）：

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math

x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
pi = 3.1415926535897932384626  # π
a = 6378245.0  # 长半轴
ee = 0.00669342162296594323  # 扁率

def wgs84togcj02(lng, lat):
    """
    WGS84转GCJ02(火星坐标系)
    :param lng:WGS84坐标系的经度
    :param lat:WGS84坐标系的纬度
    :return:
    """
    if out_of_china(lng, lat):  # 判断是否在国内
        return lng, lat
    dlat = transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0)
    dlng = transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0)
    radlat = lat / 180.0 * pi
    magic = math.sin(radlat)
    magic = 1 - ee * magic * magic
    sqrtmagic = math.sqrt(magic)
    dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi)
    dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi)
    mglat = lat + dlat
    mglng = lng + dlng
    return [mglng, mglat]

def gcj02towgs84(lng, lat):
    """
    GCJ02(火星坐标系)转GPS84
    :param lng:火星坐标系的经度
    :param lat:火星坐标系纬度
    :return:
    """
    if out_of_china(lng, lat):
        return lng, lat
    dlat = transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0)
    dlng = transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0)
    radlat = lat / 180.0 * pi
    magic = math.sin(radlat)
    magic = 1 - ee * magic * magic
    sqrtmagic = math.sqrt(magic)
    dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi)
    dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi)
    mglat = lat + dlat
    mglng = lng + dlng
    return [lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat]

def transformlat(lng, lat):
    ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + \
          0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(math.fabs(lng))
    ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *
            math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (20.0 * math.sin(lat * pi) + 40.0 *
            math.sin(lat / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * pi) + 320 *
            math.sin(lat * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0
    return ret

def transformlng(lng, lat):
    ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + \
          0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(math.fabs(lng))
    ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *
            math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (20.0 * math.sin(lng * pi) + 40.0 *
            math.sin(lng / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * pi) + 300.0 *
            math.sin(lng / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    return ret

def out_of_china(lng, lat):
    """
    判断是否在国内，不在国内不做偏移
    :param lng:
    :param lat:
    :return:
    """
    if lng < 72.004 or lng > 137.8347:
        return True
    if lat < 0.8293 or lat > 55.8271:
        return True
    return False

将需要定位的图片放到指定路径下，运行main.py

运行结果:

照片拍摄日期是:
2021-10-22
获取到经度、纬度是:115.46513298108795,38.83474699749353
他当前位置在:河北省保定市莲池区南大园乡朝阳南大街2166号长城家园南区

运行截图展示：

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