image-metadata-tool について
image-metadata-tool は、画像の EXIF データを抽出・管理する Python ライブラリとコマンドラインツールです。写真整理やプライバシー確認に向けて、バッチ分析、GPS マップ生成、メタデータ削除を行えます。
主な機能
- 01カメラ、設定、日時、寸法の抽出
- 02GPS 座標の読み取りと場所の地図表示
- 03向きを残したメタデータ削除
- 04画像フォルダーの一括処理
- 05JSON、CSV、HTML レポートの出力
活用シーン
- 01取り込んだ写真を日時やカメラ別に整理
- 02共有前に位置情報の有無を確認
- 03位置情報付きの旅行写真からインタラクティブマップを作成
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ dkyazzentwatwa/ chatgpt-skills --skill image-metadata-toolインストール後、Claude Code で/image-metadata-toolを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルscripts/image_metadata.pyscripts/requirements.txt
詳細
画像メタデータツール
GPS マッピングとプライバシー機能を備えた、画像の EXIF メタデータの抽出、分析、管理を行います。
機能
- EXIF の抽出:カメラ、レンズ、設定、タイムスタンプ
- GPS データ:座標の抽出、場所の地図表示
- メタデータの削除:プライバシー保護のため EXIF を削除
- 一括処理:複数の画像を処理
- 地図の生成:写真から位置情報の地図を作成
- エクスポート:JSON、CSV、HTML レポート
クイックスタート
from image_metadata import ImageMetadata
meta = ImageMetadata()
meta.load("photo.jpg")
# Get all metadata
info = meta.extract()
print(f"Camera: {info['camera']}")
print(f"Date: {info['datetime']}")
# Get GPS coordinates
gps = meta.get_gps()
if gps:
print(f"Location: {gps['latitude']}, {gps['longitude']}")
CLI の使用方法
# Extract metadata
python image_metadata.py --input photo.jpg
# Extract with GPS info
python image_metadata.py --input photo.jpg --gps
# Batch extract from folder
python image_metadata.py --input ./photos/ --output metadata.csv
# Generate location map
python image_metadata.py --input ./photos/ --map locations.html
# Strip metadata (create clean copy)
python image_metadata.py --input photo.jpg --strip --output clean_photo.jpg
# Batch strip metadata
python image_metadata.py --input ./photos/ --strip --output ./clean_photos/
# JSON output
python image_metadata.py --input photo.jpg --json
# Get specific fields
python image_metadata.py --input photo.jpg --fields camera,datetime,gps,dimensions
API リファレンス
ImageMetadata クラス
class ImageMetadata:
def __init__(self)
# Loading
def load(self, filepath: str) -> 'ImageMetadata'
# Extraction
def extract(self) -> dict
def get_camera_info(self) -> dict
def get_datetime(self) -> dict
def get_gps(self) -> dict
def get_dimensions(self) -> dict
def get_all_exif(self) -> dict
# Privacy
def strip_metadata(self, output: str, keep_orientation: bool = True) -> str
def has_location(self) -> bool
# Batch operations
def extract_batch(self, folder: str, recursive: bool = False) -> list
def strip_batch(self, input_folder: str, output_folder: str) -> list
# Maps
def generate_map(self, images: list, output: str) -> str
# Export
def to_json(self, output: str) -> str
def to_csv(self, output: str) -> str
抽出されるメタデータ
カメラ情報
camera_info = meta.get_camera_info()
# Returns:
{
"make": "Canon",
"model": "EOS R5",
"lens": "RF 24-70mm F2.8 L IS USM",
"lens_id": "61",
"software": "Adobe Photoshop 24.0",
"serial_number": "012345678901"
}
撮影設定
settings = meta.extract()["settings"]
# Returns:
{
"exposure_time": "1/250",
"f_number": 2.8,
"iso": 400,
"focal_length": 50,
"focal_length_35mm": 50,
"exposure_program": "Aperture priority",
"metering_mode": "Pattern",
"flash": "No flash",
"white_balance": "Auto"
}
GPS データ
gps = meta.get_gps()
# Returns:
{
"latitude": 37.7749,
"longitude": -122.4194,
"altitude": 10.5,
"altitude_ref": "Above sea level",
"timestamp": "2024-01-15 14:30:00",
"direction": 180.5,
"speed": 0,
"maps_url": "https://maps.google.com/maps?q=37.7749,-122.4194"
}
タイムスタンプ
datetime_info = meta.get_datetime()
# Returns:
{
"original": "2024-01-15 14:30:00",
"digitized": "2024-01-15 14:30:00",
"modified": "2024-01-16 10:00:00",
"timezone": "+00:00"
}
画像の寸法
dims = meta.get_dimensions()
# Returns:
{
"width": 8192,
"height": 5464,
"megapixels": 44.8,
"orientation": "Horizontal",
"resolution_x": 300,
"resolution_y": 300,
"resolution_unit": "inch"
}
出力の全体
info = meta.extract()
# Returns:
{
"file": {
"name": "IMG_1234.jpg",
"path": "/photos/IMG_1234.jpg",
"size": 15234567,
"format": "JPEG"
},
"camera": {
"make": "Canon",
"model": "EOS R5",
"lens": "RF 24-70mm F2.8 L IS USM"
},
"settings": {
"exposure_time": "1/250",
"f_number": 2.8,
"iso": 400,
"focal_length": 50
},
"datetime": {
"original": "2024-01-15 14:30:00"
},
"gps": {
"latitude": 37.7749,
"longitude": -122.4194
},
"dimensions": {
"width": 8192,
"height": 5464
}
}
プライバシー機能
メタデータの削除
プライバシー保護のため EXIF データを削除します。
# Strip all metadata
meta.load("original.jpg")
meta.strip_metadata("clean.jpg")
# Keep orientation (prevents rotated images)
meta.strip_metadata("clean.jpg", keep_orientation=True)
位置情報データの確認
meta.load("photo.jpg")
if meta.has_location():
print("Warning: Photo contains GPS coordinates!")
一括削除
meta.strip_batch("./originals/", "./cleaned/")
GPS マッピング
位置情報の地図を生成
ジオタグ付きの写真からインタラクティブな地図を作成します。
meta = ImageMetadata()
# Batch extract with GPS
images = meta.extract_batch("./vacation_photos/")
# Filter to only geotagged images
geotagged = [img for img in images if img.get("gps")]
# Generate map
meta.generate_map(geotagged, "photo_map.html")
地図には次の情報が含まれます。
- 各写真の位置を示すマーカー
- 写真のサムネイルとメタデータを含むポップアップ
- 密集したエリアのクラスタリング
一括処理
フォルダーから抽出
meta = ImageMetadata()
# All images in folder
results = meta.extract_batch("./photos/")
# Recursive (include subfolders)
results = meta.extract_batch("./photos/", recursive=True)
# Export to CSV
df = pd.DataFrame(results)
df.to_csv("metadata.csv", index=False)
条件によるフィルタリング
results = meta.extract_batch("./photos/")
# Find high ISO photos
high_iso = [r for r in results if r.get("settings", {}).get("iso", 0) > 3200]
# Find photos from specific camera
canon_photos = [r for r in results if "Canon" in r.get("camera", {}).get("make", "")]
# Find photos with GPS
geotagged = [r for r in results if r.get("gps")]
ワークフローの例
写真の整理
meta = ImageMetadata()
results = meta.extract_batch("./camera_import/")
for photo in results:
date = photo.get("datetime", {}).get("original", "unknown")
camera = photo.get("camera", {}).get("model", "unknown")
print(f"{photo['file']['name']}: {date} - {camera}")
プライバシー監査
meta = ImageMetadata()
results = meta.extract_batch("./to_share/")
risky = []
for photo in results:
if photo.get("gps"):
risky.append({
"file": photo["file"]["name"],
"location": f"{photo['gps']['latitude']}, {photo['gps']['longitude']}"
})
if risky:
print(f"Warning: {len(risky)} photos contain location data!")
for r in risky:
print(f" - {r['file']}: {r['location']}")
旅行写真の地図
meta = ImageMetadata()
results = meta.extract_batch("./trip_photos/", recursive=True)
# Generate interactive map
geotagged = [r for r in results if r.get("gps")]
print(f"Found {len(geotagged)} geotagged photos")
meta.generate_map(geotagged, "trip_map.html")
対応フォーマット
- JPEG/JPG(EXIF を完全にサポート)
- TIFF(EXIF を完全にサポート)
- PNG(メタデータのサポートは限定的)
- HEIC/HEIF(iOS の写真)
- WebP(メタデータのサポートは限定的)
- RAW フォーマット(CR2、NEF、ARW など)
依存関係
- pillow>=10.0.0
- folium>=0.14.0(地図の生成用)
コメント
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