如何使用标准Python类获得图像大小（不使用外部库）？

我正在使用Python 2.5。使用Python中的标准类，我想确定文件的图像大小

我听说过PIL（Python映像库），但它需要安装才能工作

在不使用任何外部库的情况下，仅使用Python 2.5自己的模块，如何获得图像的大小

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注：我想支持常见的图像格式，特别是JPG和PNG。

虽然可以调用

open（filename，'rb'）

并检查二进制图像标题中的维度，但安装PIL并花时间编写优秀的新软件似乎更有用！通过广泛使用，您可以获得更大的文件格式支持和可靠性，完成任务所需的代码可能是：

from PIL import Image
im = Image.open('filename.png')
print 'width: %d - height: %d' % im.size # returns (width, height) tuple

至于自己编写代码，我不知道Python标准库中有哪个模块可以满足您的需要。您必须以二进制模式打开图像，然后自己开始解码。您可以在以下位置阅读有关格式的信息：

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库尔特人的答案需要稍微修改一下，才能适合我

首先，在ubuntu上：

sudo-apt-get-install-python-imaging

然后：

有关详细信息，请查看。

如果您碰巧安装了，则可以使用“”。例如，您可以这样称呼它：

path = "//folder/image.jpg"
dim = subprocess.Popen(["identify","-format","\"%w,%h\"",path], stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]
(width, height) = [ int(x) for x in re.sub('[\t\r\n"]', '', dim).split(',') ]

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下面是一个Python3脚本，它返回一个元组，其中包含.png、.gif和.jpeg的图像高度和宽度，而不使用任何外部库（即上面Kurt McKee提到的）。将其传输到Python2应该相对容易

import struct
import imghdr

def get_image_size(fname):
    '''Determine the image type of fhandle and return its size.
    from draco'''
    with open(fname, 'rb') as fhandle:
        head = fhandle.read(24)
        if len(head) != 24:
            return
        if imghdr.what(fname) == 'png':
            check = struct.unpack('>i', head[4:8])[0]
            if check != 0x0d0a1a0a:
                return
            width, height = struct.unpack('>ii', head[16:24])
        elif imghdr.what(fname) == 'gif':
            width, height = struct.unpack('<HH', head[6:10])
        elif imghdr.what(fname) == 'jpeg':
            try:
                fhandle.seek(0) # Read 0xff next
                size = 2
                ftype = 0
                while not 0xc0 <= ftype <= 0xcf:
                    fhandle.seek(size, 1)
                    byte = fhandle.read(1)
                    while ord(byte) == 0xff:
                        byte = fhandle.read(1)
                    ftype = ord(byte)
                    size = struct.unpack('>H', fhandle.read(2))[0] - 2
                # We are at a SOFn block
                fhandle.seek(1, 1)  # Skip `precision' byte.
                height, width = struct.unpack('>HH', fhandle.read(4))
            except Exception: #IGNORE:W0703
                return
        else:
            return
        return width, height

导入结构
导入imghdr
def get_图像大小（fname）：
''确定fhandle的图像类型并返回其大小。
来自draco“
以open（fname，'rb'）作为fhandle：
头部=手柄读数（24）
如果len（头）！=24:
返回
如果imghdr.what（fname）=‘png’：
check=struct.unpack（'>i'，head[4:8]）[0]
如果检查！=0x0d0a1a0a：
返回
宽度、高度=结构拆包（'>ii'，头部[16:24]）
elif imghdr.what（fname）='gif'：
宽度，高度=结构解包（'H'，F句柄读取（2））[0]-2
#我们在一个小街区
fhandle.seek（1，1）#跳过'precision'字节。
高度、宽度=结构拆包（'>HH'，fhandle.read（4））
例外情况除外：#忽略：W0703
返回
其他：
返回
返回宽度、高度

该代码确实完成了两件事：

• 获取图像维度

• 查找jpg文件的真实EOF

当我在谷歌上搜索时，我对后面的一个更感兴趣。 任务是从数据流中剪切出一个jpg文件。因为我没有找到任何方法来使用Pythons的‘image’来获得so-jpg文件的EOF，所以我编了这个

此示例中有趣的事情/更改/注释：

• 使用uInt16方法扩展普通Python文件类 使源代码具有更好的可读性和可维护性。 乱搞struct.unpack（）很快会让代码看起来很难看

• 将“无趣”区域/区块的读取替换为seek

• 如果你只是想得到尺寸 您可以删除该行：

  hasChunk = ord(byte) not in range( 0xD0, 0xDA) + [0x00] 
  

  ->因为这只在读取图像数据块时才重要 并在

  #break
  

  一旦发现尺寸，立即停止读取。 ……但请对我说的话微笑——你是编码员；）

  导入结构
  导入io、os
  类myFile（文件）：
  def字节（自身）：
  返回file.read（self，1）；
  def uInt16（自身）：
  tmp=file.read（self，2）
  返回解包结构（“>H”，tmp）[0]；
  jpeg=myFile（'grafx_ui.s00\\08521678_Unknown.jpg'，'rb'）
  尝试：
  高度=-1
  宽度=-1
  EOI=-1
  键入\u check=jpeg.read（2）
  如果键入_check！=b'\xff\xd8'：
  打印（“非JPG”）
  其他：
  byte=jpeg.byte（）
  而字节！=b.“：
  而字节！=b'\xff'：byte=jpeg.byte（）
  而byte==b'\xff'：byte=jpeg.byte（）
  #FF D8 SOI映像的开始
  #FF D0..7 RST DRI在压缩数据内定义重新启动间隔
  #FF 00蒙面FF内部压缩数据
  #FF D9 EOI图像结束
  # http://en.wikipedia.org/wiki/JPEG#Syntax_and_structure
  hasChunk=ord（字节）不在范围内（0xD0，0xDA）+[0x00]
  如果是hasChunk：
  ChunkSize=jpeg.uInt16（）-2
  ChunkOffset=jpeg.tell（）
  下一步\u ChunkOffset=ChunkOffset+ChunkSize
  #查找标记帧开始的字节\xFF\xC0..C3
  如果（byte>=b'\xC0'和byte，这里有一种无需第三方模块即可获取png文件的维度的方法
  
  运行此操作时，它将返回：
  
  True
  (x, y)
  
  另一个例子也包括JPEG的处理：
  偶然发现了这一点，但只要导入numpy，您就可以使用以下方法获得它
  
  import numpy as np
  
  [y, x] = np.shape(img[:,:,0])
  
  它之所以有效，是因为您忽略了除一种颜色以外的所有颜色，然后图像只是二维的，因此形状可以告诉您它的出价。对于Python来说，这还是一种新的方法，但似乎是一种简单的方法。
  关于：
  
  并非
  C0
  -
  CF
  之间的每个JPEG标记都是
  SOF
  标记；我排除了DHT（
  C4
  ）、DNL（
  C8
  ）和DAC（
  CC
  ）。请注意，我甚至没有研究过是否可以以这种方式解析除
  C0
  和
  C2
  之外的任何帧。但是，其他帧似乎非常罕见（我个人没有遇到过除
  C0
  和
  C2
  之外的任何帧）
  
  无论哪种方式，这都解决了Malandy在评论中提到的问题，即
  Bangles.jpg
  （DHT被错误地解析为SOF）
  
  提到的另一个问题
  import struct
  
  def get_image_info(data):
      if is_png(data):
          w, h = struct.unpack('>LL', data[16:24])
          width = int(w)
          height = int(h)
      else:
          raise Exception('not a png image')
      return width, height
  
  def is_png(data):
      return (data[:8] == '\211PNG\r\n\032\n'and (data[12:16] == 'IHDR'))
  
  if __name__ == '__main__':
      with open('foo.png', 'rb') as f:
          data = f.read()
  
      print is_png(data)
      print get_image_info(data)
  
  True
  (x, y)
  
  import numpy as np
  
  [y, x] = np.shape(img[:,:,0])
  
  import os
  info = os.popen("file foo.jpg").read()
  print info
  
  foo.jpg: JPEG image data...density 28x28, segment length 16, baseline, precision 8, 352x198, frames 3
  
  import subprocess, re
  image_size = list(map(int, re.findall('(\d+)x(\d+)', subprocess.getoutput("file" + filename))[-1]))