Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Извлечь данные Exif из Tif

у меня есть этот код здесь, и я хотел бы сделать его проще, не используя tif и cr2. в основном я хотел бы получить время экспозиции fnumber iso и дату из tif в качестве переменных t f S date, чтобы мне не приходилось использовать файл cr2. вот мой код до сих пор:

clear all % clear workspace
RGB = imread('IMG_0069.tif');

info = imfinfo('IMG_0069.CR2'); % get Metadata
C = 1; % Constant to adjust image

x = info.DigitalCamera; % get EXIF
t = getfield(x, 'ExposureTime');% save ExposureTime
f = getfield(x, 'FNumber'); % save FNumber
S = getfield(x, 'ISOSpeedRatings');% save ISOSpeedRatings   
date = getfield(x,'DateTimeOriginal'); % save DateTimeOriginal

I = rgb2gray(RGB);
image matlab tiff exif
10.08.2017

  • Эта информация закодирована в TIFF? Вы пытались позвонить iminfo в размолвку? 10.08.2017
  • я получаю это сообщение: ссылка на несуществующее поле «Цифровая камера». я думаю, что это должно быть закодировано 10.08.2017
  • Тогда вполне вероятно, что информация не закодирована в файле TIFF! 10.08.2017
  • ну есть ли способ сделать это проще? может быть, что он автоматически идет для файла cr2 с тем же именем, что и tif? 10.08.2017
  • работает отлично! 10.08.2017

Ответы:


1

Вы можете легко объединить строки из имен.

fname='IMG_XXX'; 
imread([fname, '.tif']);
iminfo([fname,'.CR2'])

iminfo должен предоставить вам любую информацию, закодированную в метаданных, но из комментариев я вижу, что в ваших файлах нет той информации, которую вы хотите.

10.08.2017
  • fname='IMG_0041'; % выбрать целевое изображение RGB = imread([fname, '.tif']);% Прочитать изображение как tif info = imfinfo([fname,'.CR2']); % получают метаданные из CR2 10.08.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..