如何用Python批量为文件夹内JPG图片添加GPS元数据？

原代码核心问题 #

• 重复读取CSV文件，冗余低效
• GPS格式不符合exif库要求（必须是度分秒元组，而非DataFrame对象）
• 仅处理单张图片，未实现批量逻辑
• 修改后未保存图片，无实际效果
• 变量名拼写错误：gps_longitute → gps_longitude

修正后完整代码 #

import glob
import pandas as pd
from exif import Image

def decimal_to_dms(decimal):
    """把十进制经纬度转成EXIF标准要求的度分秒元组"""
    degrees = int(decimal)
    minutes = int((decimal - degrees) * 60)
    seconds = (decimal - degrees - minutes/60) * 3600
    return (degrees, minutes, round(seconds, 4))

# 一次性读取CSV，避免重复IO操作
# 假设CSV列顺序为：文件名, 其他列, 纬度, 经度（根据实际情况调整列索引）
df = pd.read_csv('reference.csv', delimiter='\\s+', quotechar='"')
# 将文件名设为索引，快速匹配图片与GPS数据
df.set_index(df.columns[0], inplace=True)

# 获取当前目录下所有JPG文件
image_paths = glob.glob("*.jpg")

for img_path in image_paths:
    # 提取纯文件名（去掉路径）用于匹配CSV记录
    img_name = img_path.split("\\")[-1] if "\\" in img_path else img_path
    
    # 跳过CSV中无对应记录的图片
    if img_name not in df.index:
        print(f"跳过：CSV中无{img_name}的GPS信息")
        continue
    
    try:
        # 必须以二进制模式读取图片，否则无法解析EXIF
        with open(img_path, 'rb') as img_file:
            img = Image(img_file)
        
        # 从CSV获取十进制经纬度，转成度分秒格式
        lat = df.loc[img_name, df.columns[2]]  # 第3列（索引2）为纬度，按需调整
        lon = df.loc[img_name, df.columns[3]]  # 第4列（索引3）为经度，按需调整
        
        img.gps_latitude = decimal_to_dms(lat)
        img.gps_longitude = decimal_to_dms(lon)
        # 必须设置南北纬/东西经方向，否则GPS信息不被识别
        img.gps_latitude_ref = "N" if lat >= 0 else "S"
        img.gps_longitude_ref = "E" if lon >= 0 else "W"
        
        # 以二进制模式保存修改后的图片（可修改文件名避免覆盖原文件）
        with open(img_path, 'wb') as img_file:
            img_file.write(img.get_file())
        
        print(f"成功写入：{img_name}")
    
    except Exception as e:
        print(f"处理{img_name}失败：{str(e)}")

关键修改说明 #

• CSV读取优化：仅读取一次CSV，用文件名做索引，大幅提升匹配效率
• 经纬度格式转换：EXIF标准强制要求GPS用度分秒格式，通过decimal_to_dms函数完成十进制到度分秒的转换
• 批量逻辑实现：遍历所有JPG文件，自动匹配CSV中的对应记录
• 正确读写模式：必须用二进制(rb/wb)读写图片，否则会损坏文件或无法解析EXIF
• GPS方向补全：添加gps_latitude_ref和gps_longitude_ref（N/S/E/W），缺失的话GPS信息无法被设备识别
• 异常处理：捕获图片损坏、CSV列索引错误等问题，避免程序崩溃
• 拼写修正：修复了gps_longitute的拼写错误

提示：如果你的CSV有明确列名（比如filename、latitude），建议把代码中的列索引（如df.columns[2]）换成对应的列名，比如'latitude'，这样更不易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Katerkaskade