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Python Imaging Library

从可用资源中提取有价值的信息是数字取证的重要组成部分。 获取所有可用信息对于调查过程至关重要，因为它有助于检索适当的证据。

包含数据的资源可以是简单的数据结构（如数据库），也可以是复杂的数据结构（如JPEG图像）。 使用简单的桌面工具可以轻松访问简单的数据结构，而从复杂的数据结构中提取信息则需要复杂的编程工具。

Python Imaging Library

Python Imaging Library（PIL）为Python解释器添加了图像处理功能。 该库支持多种文件格式，并提供强大的图像处理和图形功能。 您可以从http://www.pythonware.com/products/pil/下载PIL的源文件http://www.pythonware.com/products/pil/

下图显示了从PIL中的图像（复杂数据结构）中提取数据的完整流程图。

例子 (Example)

现在，让我们有一个编程示例来了解它实际上是如何工作的。

Step 1 - 假设我们有需要提取信息的下图。

Step 2 - 当我们使用PIL打开此图像时，它将首先记录提取证据所需的必要点，其中包括各种像素值。 以下是打开图像并记录其像素值的代码 -

from PIL import Image
im = Image.open('Capture.jpeg', 'r')
pix_val = list(im.getdata())
pix_val_flat = [x for sets in pix_val for x in sets]
print pix_val_flat

Step 3 - 在提取图像的像素值后，我们的代码将产生以下输出。

传递的输出表示RGB组合的像素值，可以更好地了解证据所需的数据。 获取的数据以数组的形式表示。