JBIG2 Encoder 开源项目教程

JBIG2 Encoder 开源项目教程

jbig2enc JBIG2 Encoder 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jb/jbig2enc

1. 项目介绍

JBIG2 Encoder 是一个用于生成 JBIG2 文件或片段的编码器，特别适用于嵌入 PDF 文件中。JBIG2 是一种用于压缩二值（1 bpp）图像的编码标准，通过多种技巧实现比 G4 更好的压缩效果。该项目的主要功能包括：

• 生成 JBIG2 文件或片段。
• 通用区域编码。
• 符号提取、分类和文本区域编码。
• 细化编码。
• 压缩多页文档。

该项目依赖于 Leptonica 库（Apache 许可），Leptonica 是一个用于图像处理的开源库。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你已经安装了以下依赖：

• Leptonica 库（版本 1.68 或更高）
• Python（用于生成 PDF）

2.2 安装

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/agl/jbig2enc.git
cd jbig2enc

然后，编译项目：

./autogen.sh
./configure
make

2.3 使用示例

2.3.1 生成 JBIG2 文件并嵌入 PDF

假设你有一组 JPG 图像，你可以使用以下命令生成 JBIG2 文件并嵌入到 PDF 中：

jbig2 -s -p -v *.jpg && pdf.py output > out.pdf

2.3.2 生成 JBIG2 文件并查看输出

如果你想生成 JBIG2 文件并查看输出，可以使用以下命令：

jbig2 -s -S -p -v -O out.png *.jpg

2.3.3 生成独立的 JBIG2 文件

如果你想生成独立的 JBIG2 文件（可以在 STDU Viewer 中查看），可以使用以下命令：

jbig2 -s feyn.tif > feyn.jb2

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文档压缩

JBIG2 Encoder 可以用于压缩大量二值图像的文档，例如扫描的书籍或报纸。通过将这些图像转换为 JBIG2 格式，可以显著减少文件大小，同时保持图像质量。

3.2 PDF 优化

在生成 PDF 文件时，使用 JBIG2 编码可以有效减少文件大小，特别是在包含大量二值图像的情况下。这对于需要传输或存储大量文档的场景非常有用。

3.3 图像处理

JBIG2 Encoder 还可以用于图像处理中的预处理步骤，例如在 OCR（光学字符识别）之前对图像进行压缩和优化。

4. 典型生态项目

4.1 Leptonica

Leptonica 是一个开源的图像处理库，广泛用于图像分析、压缩和处理。JBIG2 Encoder 依赖于 Leptonica 库来实现其功能。

4.2 PDF.js

PDF.js 是一个用于在浏览器中渲染 PDF 文件的开源项目。通过使用 JBIG2 Encoder 生成的 JBIG2 文件，可以进一步优化 PDF.js 的渲染性能和文件大小。

4.3 Tesseract OCR

Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别引擎。在 OCR 之前，使用 JBIG2 Encoder 对图像进行预处理可以提高识别的准确性和效率。

通过这些生态项目的结合，JBIG2 Encoder 可以在多个领域中发挥重要作用，特别是在文档处理和图像压缩方面。

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