我正在编写python脚本，需要从原始照片文件（例如.CR2）中获取exif信息。
我发现Python Rawkit提供了这样的能力。
with Raw(filename=image_path) as raw:
print raw.metadata
Metadata(aperture=-1.2095638073643314e+38, timestamp=4273602232L,
shutter=-1.1962713245823862e+38, flash=True,
focal_length=-1.2228562901462766e+38, height=3753,
iso=-1.182978841800441e+38,
make='Canon', model='EOS 5D Mark II',
orientation=0, width=5634)
但我有点困惑，怎么读这个值？。例如，我期望iso值，如100/200/400，但什么是-1.182788841800441e+38？
我的问题不是针对iso的，它也针对快门、光圈。。。
我查了libraw和rawkit文档，但找不到如何读取/转换这种值。
文档中的这一部分不是很详细：
float iso_speed;
ISO sensitivity.
float shutter;
Shutter speed.
有人能帮我理解如何解读这些价值观吗？
感谢
[更新]
正如neo所建议的，我将使用ExifRead。事实上，这是一个更好的选择，我正在写一个python脚本。有了ExifRead，就不需要额外的C库依赖性。
我能够打开佳能原始文件并解析Exif，但不幸的是，我遇到了一个错误的光圈值：
EXIF ApertureValue (Ratio): 3
# My photo was taken in 2.8 (maybe a rounded value on this flag ?)
快速回答：使用Fnumber标志
EXIF FNumber (Ratio): 14/5
14/5 is in fact 2.8 (do the math)
长答案（我是如何发现/调试的）：
阅读此链接了解Canon RAW .CR2文件中存储的内容，如何以及为什么（http://lclevy.free.fr/cr2/）我决定解码自己，知道发生了什么
这个链接让我在graal上解码一个原始文件cr2_poster.pdf从那以后，我认为最好的值似乎是在我关于FNumber值的特定于佳能的MakerNote部分。（此处为所有值的描述canon_tags）
Tag Id : 3 (In fact 0x0003 that you write 0x3)
Name : FNumber
我用Hexa编辑器（hexedit）打开了我的文件，然后。。。我完全迷路了。
关键事项：
- 偏移量是文件中包含您的值的地址
- 读取：文件中的
C8 05应读取05C8。偏移示例，地址为0x5C8
有了这个发现，MakeNote部分就很容易了。
快速的方法是直接搜索包含MakerNote部分地址的0x927c MarkerNote（因此在文件7C 92中）标志。如果找不到，请通过IFD部分查找EXIF subsection。然后在该小节中，你会发现MakerNote部分
Tag Type Count Value
7C 92 07 00 B8 A0 00 00 84 03 00 00
偏移：84 03 00 00->00 00 03 84（0x384地址）
转到该地址并在MakerNote部分搜索FNumber 0x3
Tag Type Count Value
03 00 03 00 04 00 00 00 C8 05 00 00
转到偏移0x5C8以找到我们的值（计数4 x类型3 ushort，16位）
0x0x5C8 : 00 00 00 00 00 00 00 00
而且。。。失败，事实上我的正典并没有填满这一部分。
阅读http://www.exiv2.org/tags.htmlFNumber可在EXIF小节中找到。
执行相同的过程来查找EXIF子部分和标签"0x829d Exif.Image.FNumber type 5 Rational"有理类型由64位（分子和分母ulong）组成Ratinal_data_type
Tag Type Count Value
9D 82 05 00 01 00 00 00 34 03 00 00
然后读取0x334偏移
1C 00 00 00 0A 00 00 00
正如我们在十六进制中所读到的：0x1C/0XA用十进制计算：28/10=14/5=2.8
验证ExifRead 中是否有此值
EXIF.py 100EOS5D/IMG_8813.CR2 -vv | grep -i 14/5
EXIF FNumber (Ratio): 14/5
瞧！
我在寻找2.8浮点值，这个值以分数格式存储。所以库不做数学运算，只是简化分数。
这就是为什么我们有14/5而不是预期的2.8。
我建议您使用一个专注于EXIF阅读的库。libraw/rawkit中提供的东西真的只是一个不错的额外功能。我可以推荐ExifRead库。它是纯粹的Python，而且速度非常快。它让你更好地理解价值观。
如果与许多格式的兼容性比性能更重要，那么可以使用-j选项将exiftool作为子进程调用，为您提供一个json字符串，您可以将其转换为字典。
这应该会让你设置大多数原始格式，甚至是根本不是图像的东西。它将从文件中挤出最后一点exif信息。然而，与其他选项相比，它相当缓慢（比如慢200倍）：
from PIL import Image
import PIL.ExifTags
import subprocess
import json
import datetime
import exifread
filePath = "someImage.jpg"
filePath = "someRawImage.CR2"
filePath = "someMovie.mov"
filePath = "somePhotoshopImage.psd"
try:
start = datetime.datetime.now()
img = Image.open(filePath)
exif_0 = {
PIL.ExifTags.TAGS[k]: v
for k, v in img.getexif().items()
if k in PIL.ExifTags.TAGS
}
end = datetime.datetime.now()
print("Pillow time:")
print(end-start)
print(str(len(exif_0)), "tags retrieved")
print (exif_0, "n")
except:
pass
try:
start = datetime.datetime.now()
exif_1 = json.loads(subprocess.run(["/usr/local/bin/exiftool", "-j", filePath], stdout=subprocess.PIPE).stdout.decode("utf-8"))
end = datetime.datetime.now()
print("subprocess time:")
print(end-start)
print(str(len(exif_1[0])), "tags retrieved")
print(exif_1, "n")
except:
pass
try:
start = datetime.datetime.now()
f = open(filePath, "rb")
exif_2 = exifread.process_file(f)
end = datetime.datetime.now()
print("Exifread time:")
print(end-start)
print(str(len(exif_2)), "tags retrieved")
print(exif_2, "n")
except:
pass