机器学习作业基于 Python 的历史照片EXIF元数据 GIS机器学习分析源码+项目说明.zip

# 机器学习作业：基于 Python 的历史照片 EXIF 元数据 GIS 机器学习分析 大数据课的机器学习作业，旨在基于个人相册历史图片中提取的 `EXIF` 元数据信息、应用机器学习方法，预测未来的照片拍摄时间与场合。 项目旨在完成如下的任务： 1. 收集个人近 `2-3` 年的手机照片，提取其中的 `EXIF` 信息，生成对应的 `csv/excel` 文件 2. 使用 `excel` 对个人数据进行标注，标注拍照的原因或状态，如: 休闲、学习、旅游、运动、…… 3. 基于某一个 **机器学习方法**，将下一次拍照状态作为因变量进行预测 ***目前项目还在开发阶段，文件尚不完整。*** 当前进度： - 提取了原始数据 ***如果您有同样的任务 / 需求，请协助我们，通过：*** - 与我们联系以加入开发者 - `fork` 我们的仓库并提交 Pull Request ## 文件说明 ### 项目主目录下的文件说明 由于代码中使用了 IPython 分节运行符 `# In[ ]:`，请使用包含代码分块运行功能的 IDE，如 [Spyder](https://www.spyder-ide.org/)、[visual stdio code](https://code.visualstudio.com/) （安装 Python 插件）等。（开发和测试时使用的 IPython kernal 版本： `ipykernel==6.25.1`，如果没有请自行安装。） 出于个人隐私原因，原始数据图片在推送到远程仓库时将不被包含（规则由 `.gitignore` 指定。）。存放用于提取 `EXIF` 数据的图片的路径在 `./data/photos`。使用本项目时，应当将你自己的数据放入 `./data/photos`。 提供的示例数据在 `./data/header.xlsx`，仅包含一份从图片中提取的 `EXIF`。 请根据如下提示运行代码： 1. `meta_get.py` 用于从原始图片中提取 `EXIF` 信息并生成 `.xlsx` 文件。 2. `main.py` 数据分析、处理流程的主文件 ### Python 工具包的安装 目前使用的 Python 工具包如下： 工具包 | 版本 --- | --- exifread | 3.0.0 geopandas | 0.13.2 matplotlib | 3.7.0 numpy | 1.25.2 pandas | 2.0.3 使用如下命令安装工具包： ```bash pip install -r ./requirements.txt ``` ## 许可证 项目基于 GPL 3.0 许可证开源，详细内容见 `LICENCE`。