【手机取证】取证图片EXIF数据揭晓位置秘密

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文章关键词：电子数据取证、手机取证、计算机取证、数据恢复

一、前言

在数字取证的过程中，处理大量图片并确定其位置信息常常是一项繁琐而复杂的任务。想象一下，你面对着一台电脑，其中包含了数以百计的图片，而你需要耗费大量时间和精力去人工逐张判断图片的位置。这一过程不仅耗时耗力，而且容易出现错误。

然而，随着技术的不断进步，我们有了更加智能、高效的方法来应对。Python代码的运用为我们提供了一种强大的工具，能够帮助我们自动提取图片中的EXIF数据，并对其中的GPS信息进行处理和分析。这意味着，我们不再需要手动检查每张图片，而是可以借助计算机的力量，快速准确地获取所需的位置信息。

本文将探讨如何利用Python代码，从大量图片中提取EXIF数据，并运用GPS数据处理技术，以便在取证的过程中更加高效地确定图片的位置信息。

二、测试环境

2.1Pillow

Pillow是Python中强大的图像处理库，是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，旨在提供更好的功能和改进。它支持多种常见的图像格式，如JPEG、PNG、GIF等，可以轻松地加载、编辑和保存图像文件，并提供了丰富的图像处理功能，如裁剪、缩放、旋转、色彩调整等，使得在Python中进行复杂的图像处理操作变得简单易用。

可以使用pip命令来安装pillow。在终端或命令提示符中执行以下命令：

pip install pillow

2.2exifread

exifread是专门用于读取图像文件中的EXIF（Exchangeable Image File Format）元数据。通过exifread，您可以轻松地从图像文件中提取各种信息，包括拍摄日期、相机型号、GPS坐标等。这个库使得在Python中处理图像文件的元数据变得简单和高效，为图像处理、数字取证等领域提供了强大的工具支持。

可以使用pip命令来安装exifread。在终端或命令提示符中执行以下命令：

pip install exifread

2.3geopy

Geopy是一个功能强大且易于使用的Python库，提供了地理编码、反向地理编码，以及计算地理距离和方位的功能。它集成了多种地理服务的API，如Nominatim、Google Maps、Bing Maps等，能够根据地址信息获取经纬度坐标，或根据经纬度坐标获取地址信息。Geopy适用于各种需要地理信息处理的场景，包括地图应用、位置服务、数据分析等，为用户提供了便捷而强大的地理信息处理工具。

可以使用pip命令来安装geopy。在终端或命令提示符中执行以下命令：

pip install geopy

通过from geopy.geocoders import Nominatim来导入Nominatim地理编码器，用于从经纬度坐标获取地理位置信息。

三、操作步骤

3.1提取exif数据

image = Image.open(image_path)

# 获取图片的Exif数据

exif_data = image._getexif()

if exif_data is not None:

with open(image_path, ‘rb’) as file:

# 解析Exif数据

tags = exifread.process_file(file)

# 输出所有信息，排除缩略图相关的标签

for tag, value in tags.items():

if ‘JPEGThumbnail’ not in tag:

print(tag,value)

这段代码用于从指定的图像文件中提取其Exif信息，并输出到控制台。首先，通过Pillow库中的Image.open()函数打开图像文件，然后使用_getexif()方法获取图像的Exif数据。如果Exif数据存在，代码将打开文件，并使用exifread库中的process_file()函数解析Exif数据。随后，通过遍历Exif标签和对应的值，将其输出到控制台，排除了缩略图相关的标签。

运行结果如下：

这些是图像文件中的Exif数据，其中最重要的是与GPS位置信息相关的字段：”GPS GPSLatitude”和”GPS GPSLongitude”。这些字段记录了图像拍摄时的纬度和经度信息，以及其他一些有关图像的元数据，如拍摄日期、制造商、图片尺寸等。

3.2GPS数据转换经纬度

虽然我们已经获取了图片中的”GPS GPSLatitude”和”GPS GPSLongitude”字段，但这些值直接提供的是度分秒形式的经纬度信息，并不能直接用于确定图片的位置。为了得到更直观的位置信息，我们需要将这些度分秒形式的经纬度转换为十进制形式的经纬度。

将度分秒形式的经度D∘M′S′′转换为十进制形式的经度公式为：

其中D为度数，M为分数，S为秒数。

代码编写如下：

# 获取IfdTag中的度、分、秒数据

degrees = gps_ifdtag.values[0].num

minutes = gps_ifdtag.values[1].num

seconds = gps_ifdtag.values[2].num / gps_ifdtag.values[2].den

# 将度分秒形式的经纬度转换为十进制形式

decimal_degree = float(degrees) + float(minutes) / 60 + float(seconds) / 3600

作用是从图片中提取度、分、秒的数据，并将其转换为十进制形式的经纬度。最后返回十进制形式的经纬度。

运行结果如下：

3.3经纬度确定具体位置

确定具体位置的第一种方法是使用地图的API接口，例如百度地图API或者高德地图API。这些API提供了地理编码和反向地理编码的功能，可以将地址信息转换为经纬度坐标，或者将经纬度坐标转换为可读的地址信息。通过调用这些API接口，我们可以准确地获取到具体位置的经纬度坐标或地址信息。然而，使用地图的API接口通常是需要付费的，特别是在大量查询的情况下可能会产生较高的费用。

确定具体位置的第二种方法是使用Geopy库进行地理编码或反向地理编码。地理编码是将地址信息转换为经纬度坐标的过程，而反向地理编码则是将经纬度坐标转换为可读的地址信息的过程。通过Geopy库，我们可以将经纬度坐标作为输入，获取到相应的地址信息。虽然使用Geopy库进行地理编码或反向地理编码可能存在一定的误差，但它是一个开源库，提供了方便快捷的方法来进行位置信息的分析，尤其适用于不需要高精度地理信息的场景。

Geopy库进行地理编码或反向地理编码非常简单，下面是使用Geopy进行地理编码和反向地理编码的基本方法。

# 通过给定的经纬度获取具体位置信息并直接输出

latitude= 31.

longitude=120.

# 创建一个Nominatim地理编码器

geolocator = Nominatim(user_agent=”location_finder”)

# 组合经纬度为一个坐标字符串

coordinates = f”{latitude}, {longitude}”

# 通过逆地理编码获取具体位置信息

location = geolocator.reverse(coordinates, language=’zh’)

运行结果如下：

3.4 批量运行并输出

那么如何批量处理指定文件夹下的所有图片文件呢，首先判断文件是否为图片格式，然后提取每张图片的Exif信息，从中获取GPS字段并转换为经纬度，接着利用Geopy库中的Nominatim地理编码器进行逆地理编码，获取具体位置信息。最后，将图片文件名和具体位置信息写入Excel表格中，实现了对图片信息的批量处理和位置信息提取。

四、总结

本文介绍了利用Python代码从大量图片中提取EXIF数据，并运用GPS数据处理技术，以便在取证的过程中更加高效地确定图片的位置信息。通过对Pillow、exifread和Geopy等库的使用，我们可以轻松地实现从图片中提取位置信息的功能。在实际操作中，我们先利用Pillow库打开图片并提取其EXIF数据，然后通过exifread库解析GPS字段并转换为十进制形式的经纬度，接着利用Geopy库进行逆地理编码，最终获取具体的位置信息。这种方法不仅提高了取证工作的效率，还能够准确地获取图片的位置信息，为取证工作提供了强大的支持。