JPEG图片解析

article/2025/9/21 16:32:12

Preface

之前做了一些涉及对后缀为.JPEG格式的图片的解析工作，虽然最终证明是努力错了方向，但是对.JPEG图片解析也学到一些，整理一下，以备不时之需，同样也希望给有这个需求的人一定帮助。

XMP&Exif

这两种一般是我们常见的所谓的图片的“信息”，一般情况下，对与原始图片，我们单击右键属性，弹出来的相关信息即是储存在这两个文件中间。

Exif（Exchangeable image file format）与XMP（Extensible Metadata Platform）可以简单的理解XMP存储比Exif更多的信息，很多信息可以以XMP的形式存储于图片中，使用python3,两者分别可以使用exifread，以及libxmp进行相应信息读取：

#get the exif info from the image
def exif(infile):import sysimport exifreadimage_content = open(infile, 'rb')tags = exifread.process_file(image_content)if tags is None:print('Could not open ' + infile)sys.exit(1)image_content.close()return tags

#read the relevant xmp informationdef xmp_info(infile):from libxmp import XMPFiles, conststry:xmpfile = XMPFiles(file_path=infile, open_forupdate=True)xmp = xmpfile.get_xmp()return xmpexcept:print('Unable to get xmp information')

对于Exif信息，可以使用piexif进行相应编辑，例如可以将exif信息进行转移：

import piexif
piexif.transplant(src, dst)

可以参考包的相关描述：

piexif.load(filename) - Get exif data as dict.
piexif.dump(exif_dict) - Get exif as bytes.
piexif.insert(exif_bytes, filename) - Insert exif into JPEG, or WebP.
piexif.remove(filename) - Remove exif from JPEG, or WebP.
piexif.transplant(filename, filename) - Transplant exif from JPEG to JPEG.

Marker

大部分的时候，对图像的一些简单信息提取，或者相应编辑，使用exif以及xmp中的metadata足以应付。对于图像更深度信息提取，需要对图像本身的结构做一定了解。所有的文件，不管是图片还是其他，都是数据，对JPEG文件而言，其使用了一些特定的字符来进行其数据的标记，即所谓的markers，一副图片的完整数据结构如下所示：

SOI(0xFFD8)代表Start Of Image，因此，所有的图片数据开始的字符均是FFD8。

EOI(0xFFD9)代表End Of Image，一般图片的结尾应该是FFD9,但可能存在需要将一些额外信息写入图片，这种情况下，在FFD9之后还会存在其他markers。

对于不同markers代表意思。详见此文章：List of JPEG Markers。

狭义上，我们所关注的图片为图中红色部分，而广义部分则是包括header+payload，而我们所谓的exif或者xmp其实就是其头信息的一部分。而不同的markers（即图片中括号内FFD8等）是由2个字节组成。读取图片并以16进制显示：

#read images by bytes and return as in Hexadecimal Systemdef read_bytes(image): with open(image, 'rb') as f:data = f.read()return data.hex()

在传统一般的ffd8-ffd9外还有ffe2—ffe5四个marker段，这四个markers即常被称为APP2-APP5（application segment），这四段一般为自定义段，一般的都是用户写入一些自定义的信息或者扩展信息。而我么熟悉的exif或者xmp一般即写在ffe1内，关于头文件内部的详细一些介绍，可以查看这篇文章：JPEG文件格式解析（一）Exif与JFIF。

JPEG图片解析代码：

def image_parse(image):# read image and save as bytes in a listwith open(image, 'rb') as f:image_data = f.read()image_data = ['%x' % image_data[i] for i in range(len(image_data))]# index = ['d8', 'e1', 'db', 'c4', 'c0', 'da', 'd9', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5']# parse the image markers and save in dictionarytagmarker = dict()tag = ''tag_start = Falsedata_start = Falsefor i, b in enumerate(image_data):if len(b) == 1:b = '0' + bif b == 'ff':tag_start = Truecontinueif tag_start:if b != 'ff' and (b != '00'):#if b in index:tag = 'ff' + bif not tag in tagmarker:tagmarker[tag] = list()tag_start = Falsedata_start = Truecontinueelse:tag_start = Falsetagmarker[tag].append('ff')if data_start:tagmarker[tag].append(b)# list the markersfor tag, arr in tagmarker.items():s = len(arr)if s == 0:print(tag)continueprint("{}:\t{}\tbytes".format(tag, s))# pdb.set_trace()return tagmarker

上述代码需要一定的优化，并非所有ff代表的就是marker开始，使用该方法粗略找到之后，可以再进行一次筛选（即自定义index即可以）。或者进行相应的优化即可。（由于这个也不是工作重点，所以代码也没进行普遍性优化），另：这段代码是在哪里copy来的，也不太记得了，所以就没参考了。

下图即为实际图片解析后结构：

ffd8
ffe1:	9364	bytes
ffdb:	432	bytes
ffc4:	1382	bytes
ffc0:	69	bytes
ffda:	228997	bytes
ffd9
ffe2:	180	bytes
ffe3:	655382	bytes
ffe4:	2561	bytes
ffe5:	32540	bytes