Dans ce TD on fournit

• une liste de photos de Paris 13, géolocalisées mais avec un nom aléatoire,
• des fichiers de données concernant les rues de Paris 13

Il s'agit de renommer automatiquement les photos en fonction de la rue où elles ont été prises.

Nous souhaitons, pour chaque fichier image,

1. lire les métadonnées GPS du fichier,
2. chercher la rue la plus proche,
3. modifier le nom du fichier image pour qu'il prenne le nom de la rue correspondante.

Nous allons utiliser la bibliothèque PIL.

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import GPSTAGS, TAGS


# Exemple de l'ouverture d'une image de nom '1.jpg'
with Image.open('1.jpg') as image:
    metadata = image._getexif()
    # metadata est dictionnaire avec clé peu explicites,
    # grâce à TAGS on renomme ces clés
    labeled_metadata = {TAGS.get(key):val for key, val in metadata.items()}
    # labeled_metadata contient une clé GPSInfo qui elle aussi
    # a des clés peu compréhensible. On peut réétiqueter :
    gps = {GPSTAGS.get(key,key):value for key, value in labeled_metadata['GPSInfo'].items()}
    # maintenant gps contient des données exploitables

Exemple de résultat dans gps :

{
    'GPSLatitude': ((55, 1), (52, 1), (20922, 679)),
    'GPSLongitudeRef': 'E',
    'GPSLongitude': ((37, 1), (50, 1), (77312, 2183)),
    'GPSLatitudeRef': 'N',
    'GPSVersionID': b'\x02\x03\x00\x00'
}

Prenons le résultat précédent, en ce qui concerne la latitude. Pour la latitude, on trouve la donnée ((55, 1), (52, 1), (20922, 679)). Il faut comprendre qu'il s'agit d'un angle de $\frac{55}{1}$ degrés et $\frac{52}{1}$ minutes et $\frac{20922}{679}$ secondes d'arc.

Vous devez donc prévoir une fonction faisant la conversion vers l'angle correspondant qui serait ici : $$angle = \frac{55}{1} + \frac{52}{1} \times \frac{1}{60} + \frac{20922}{679} \times \frac{1}{3600}$$

Il faut aussi prévoir un signe. Dans l'exemple, gps["GPSLatitudeRef"] == "N". C'est donc une latitude Nord, dans ce cas l'angle est compté en plus. Dans le cas Sud, il aurait fallu compter l'angle négativement.

Pour la longitude, le côté positif est "E" et le côté négatif est "W".

Vous disposez de deux fichiers.

paris13.nodes.csv Résumé

Ce fichier donne des nœuds correspondant à des points sur la carte. Cette nœud sont identifié par un entier id.

paris13.edges.csv Résumé

Il s'agit de routes.

• source et dest correspondent à id dans l'autre fichier.
• Les longueurs sont données en mètres.
• deuxsens = 1 quand la voie est à double sens, 0 pour un sens unique.

Vous devez parcourir le dossier à la recherche des fichiers *.jpg et après traitement vous devez les renommer. Voici comment faire :

import os

# renommer :
os.rename('ancien_nom.jpg', 'nouveau_nom.jpg')

# lister les fichiers *.jpg du répertoire courant
fichiers = [f for f in os.listdir('./') if f.endswith('.jpg')]