文档格式转换服务

高效零拷贝的TIFF与PDF双向转换工具,专为AI/ML处理大规模扫描文档优化。

  • by edwardkim
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在 GitHub 查看 edwardkim/janus-mcp

使用说明

🏛️ Janus:Claude的本地文档功能

即时TIFF的零拷贝网关↔ PDF转换
“不要只是转换文件。让你的人工智能读取历史记录。”

“JPEG2000编码的TIFF不能用标准图像查看器打开——它们需要专有的供应商特定软件。这个项目始于一个简单的想法:如果我们可以将它们转换为PDF并在任何标准网络浏览器中查看呢?”

概述

专为处理数百万扫描文档的AI/ML管道而设计。

@janus-mcp/converter 将高速扫描仪多页TIFF转换为针对AI训练和推理进行优化的归一化图像PDF。建于 零拷贝架构 实现企业级文档处理的最大吞吐量。

“投入就是创新,产出就是授权。” 我们处理传统格式的复杂性,因此您可以简单地将任务委托给AI。

设计目标

目标 解决方案
高性能 零拷贝架构-无解码/重新编码开销
高量 1900+页/秒吞吐量,异步非阻塞I/O
格式规范化 专有标签(33004、34713)→标准34712
概念转换 TIFF→PDF→TIFF→PDF生成相同的输出
AI就绪输出 可在Chrome/Edge中查看OCR的标准化PDF

主要特点

  • ✅ 零拷贝架构:直接流提取,无需解码/重新编码
  • ✅ 超高速性能:9页文档约4ms(1.9MB)
  • ✅ 非阻塞异步:使用libuv线程池进行异步转换
  • ✅ JPEG2000标准化:自动转换33004/34713→ 34712 (可选)
  • ✅ 临时往返:TIFF↔PDF转换是完全可逆的
  • ✅ 多页支持:将多页TIFF转换为多页PDF
  • ✅ MPL 2.0许可证:具有copyleft保护的开源

为什么是@janus mcp/converter?

🔓 用例:专有TIFF的“通用查看器”

您是否正在努力处理无法在标准图像查看器中打开的专有TIFF文件(标签34712、34713)?

在金融和政府等领域(尤其是在韩国),TIFF经常使用特定于供应商的标签来包装标准JPEG2000流。这些需要昂贵的、依赖于操作系统的专有查看器。

Janus立即解决了这个问题:

  1. 提取物 来自专有TIFF容器的标准JPEG2000流。
  2. 派遣 使用Zero Copy将其复制到标准PDF容器中。
  3. 结果: 现在,您可以在中查看这些文件 任何标准PDF查看器 (Chrome、Edge、Acrobat、预览版)。

效果: Janus是一个高性能的开源转换器,可以将任何PDF阅读器变成传统专有文档的免费查看器。

Q: 我无法打开TIFF文件。它显示黑屏或错误。

A: 如果您的TIFF使用34712或34713等专有标签,标准查看器将无法打开它。Janus将这些标签转换为标准PDF,允许您在Chrome、Edge或Acrobat中免费查看。

安装

先决条件

Node.js

  • Node.js:≥18.17.0、≥20.3.0或≥21.0.0

平台特定依赖关系

Linux(Ubuntu/Debian/Mint)

该软件包包括Linux x64(glibc≥2.31)的预构建二进制文件,但需要系统库:

检查是否安装了库:

# Check all required libraries at once
pkg-config --modversion libtiff-4 libopenjp2 libjpeg libturbojpeg zlib

# Expected output (each on separate line):
# 4.1.0        (libtiff-4)
# 2.3.1        (libopenjp2)
# 9.4.0        (libjpeg - provided by libjpeg-turbo)
# 3.0.0        (libturbojpeg - SIMD-accelerated API ⚡)
# 1.2.11       (zlib)

如果缺少任何库,请安装开发包:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
  libtiff-dev \
  libopenjp2-7-dev \
  libjpeg-turbo8-dev \
  zlib1g-dev

# ⚡ libjpeg-turbo provides SIMD-accelerated JPEG processing
# AVX2/SSE2 support is automatically enabled on compatible CPUs

验证安装和SIMD支持:

# Check library versions
pkg-config --modversion libtiff-4 libopenjp2 libjpeg libturbojpeg zlib

# Verify libjpeg-turbo is installed (not legacy libjpeg)
dpkg -l | grep libjpeg-turbo
# Should show: libjpeg-turbo8-dev (SIMD-enabled version)

# Check CPU SIMD capabilities
cat /proc/cpuinfo | grep -E "sse2|avx|avx2|avx512"
# Look for: avx2 (best), avx512f (server CPUs), or sse2 (minimum)

# Expected output (versions may vary):
# libtiff-4: 4.1.0+
# libopenjp2: 2.3.1+
# libjpeg: 9.4.0+ (legacy API, provided by libjpeg-turbo8-dev)
# libturbojpeg: 3.0.0+ (TurboJPEG API with SIMD ⚡)
# zlib: 1.2.11+

分发兼容性:

  • ✅ Ubuntu 20.04 LTS或更高版本(建议使用AVX2)
  • ✅ Ubuntu 22.04 LTS,24.04 LTS
  • ✅ Linux Mint 20或更高版本
  • ✅ 爸!_操作系统20.04或更高版本
  • ✅ Debian 11(牛眼)或更高版本
  • ✅ Fedora 35或更高版本
  • ✅ RHEL 9或更高版本
macOS
# Install dependencies via Homebrew
brew install libtiff openjpeg jpeg-turbo

# ⚡ jpeg-turbo includes NEON SIMD support for Apple Silicon
# Automatically optimized for M1/M2/M3 processors

验证NEON支持(苹果硅):

sysctl hw.optional.neon
# Output: hw.optional.neon: 1 (✅ SIMD enabled)
视窗

包括预构建的二进制文件 -Windows x64不需要其他依赖项。

该包包括静态链接的二进制文件,其中嵌入了所有依赖项,包括 libjpeg-turbo支持AVX2/SSE2.

SIMD支持:

  • ✅ 自动检测AVX2(2013年以后的Intel/AMD CPU)
  • ✅ 在较旧的CPU上回退到SSE2
  • ✅ 无需配置

NPM安装

npm install @janus-mcp/converter

从源代码构建

git clone https://github.com/edwardkim/janus-mcp.git
cd mcp-janus-converter
npm install
npm run build

用法

Claude桌面配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "janus-converter": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@janus-mcp/converter"]
    }
  }
}

可用工具

1. convert_pdf_to_tiff

将PDF转换为多页TIFF。

输入架构:

{
  "pdf_path": "/path/to/input.pdf",
  "tiff_path": "/path/to/output.tif",
  "verbose": false
}

输出:

{
  "success": true,
  "message": "Conversion successful",
  "input": {
    "path": "/path/to/input.pdf",
    "size": 1048576,
    "sizeFormatted": "1.00 MB"
  },
  "output": {
    "path": "/path/to/output.tif",
    "size": 2097152,
    "sizeFormatted": "2.00 MB",
    "exists": true
  },
  "conversion": {
    "pageCount": 9,
    "elapsedMs": 4,
    "avgMsPerPage": "0.44"
  }
}

2. convert_tiff_to_pdf

将TIFF转换为多页PDF。

输入架构:

{
  "tiff_path": "/path/to/input.tif",
  "pdf_path": "/path/to/output.pdf",
  "verbose": false
}

输出:结构与 convert_pdf_to_tiff

3. get_pdf_info

无需转换即可获取PDF文件信息。

输入架构:

{
  "pdf_path": "/path/to/file.pdf"
}

输出:

{
  "success": true,
  "path": "/path/to/file.pdf",
  "exists": true,
  "size": 1048576,
  "sizeFormatted": "1.00 MB",
  "isFile": true,
  "isDirectory": false,
  "error": null
}

4. get_tiff_info

无需转换即可获取TIFF文件信息。

输入架构:与 get_pdf_info 但随着 tiff_path

API 参考

本机插件(pdf2tif.node)

ConvertSync(pdfPath, tiffPath, verbose)

同步转换(阻止事件循环)。

参数:

  • pdfPath (string):输入PDF文件路径
  • tiffPath (字符串):输出TIFF文件路径
  • verbose (boolean,可选):启用详细输出

退货:

{
  success: boolean,
  pageCount: number,
  message: string
}

ConvertAsync(pdfPath, tiffPath, verbose)

异步转换(非阻塞,返回Promise)。

参数:与 ConvertSync

退货: Promise<{success, pageCount, message}>

本地插件(tiff2pdf.node)

ConvertSync(tiffPath, pdfPath, verboseInt)

同步转换(阻止事件循环)。

参数:

  • tiffPath (string):输入TIFF文件路径
  • pdfPath (string):输出PDF文件路径
  • verboseInt (数字):详细标志(0或1)

退货:

{
  success: boolean,
  pageCount: number,
  message: string
}

ConvertAsync(tiffPath, pdfPath, verboseInt)

异步转换(非阻塞,返回Promise)。

参数:与 ConvertSync

退货: Promise<{success, pageCount, message}>

性能特征

🚀 零拷贝JPEG优化(新增!)

JPEG压缩TIFF的革命性性能改进:

TIFF类型 条带/页 处理路径 时间/页 改进
单条JPEG 1 零拷贝重建 0.8毫秒 493倍更快
多条JPEG 293 解码→化解后撤 91.2毫秒 4.3倍更快

现实世界影响(1000万页):

  • 之前:45.7天
  • 之后:9.5天(混合场景:90%多条,10%单条)
  • 储蓄:36.2天⚡

关键创新:

  • ✅ 缩写与标准JPEGTABLES的自动检测
  • ✅ 单条TIFF的零拷贝重建(0.8ms/页)
  • ✅ 智能回退解码→多条带放气(91.2ms/页)
  • ✅ Adobe Reader与ColorTransform检测的兼容性
  • ✅ 高效的Deflate压缩(原始大小的10-16%)

技术细节:

  • 支持标准的JPEGTABLES(SOS标记)和缩写的JPEGTABLE(现代标准)
  • 处理具有独立标头的复杂多条JPEG结构
  • 针对AI预处理工作流程和大容量文档处理进行了优化

🔬 扫描仪JPEG存储:第一页与后续页

经常被忽视的实施细节:高速文档扫描仪对第一页和后续页面的JPEG数据存储方式不同。虽然这在 TIFF技术说明#2,许多转换工具无法正确处理它,导致多页文档的输出损坏。

问题:

高速扫描仪通过重用JPEG量化和霍夫曼表来优化内存:

页面 存储方法 JPEGTABLES标签 条带数据
首页 完整JPEG ❌ 未使用 完整JPEG(SOI→ EOI)
后续页面 缩写JPEG ✅ 共享表 仅扫描数据(SOS→ EOI)
First Page:      [SOI][DQT][DHT][SOF][SOS]...image data...[EOI]  ← Complete JPEG
                  └─────────────────────────────────────────┘
                              Stored in Strip

Subsequent Pages: [SOI][DQT][DHT]  +  [SOS]...image data...[EOI]  ← Split storage
                  └──────────────┘    └─────────────────────┘
                   JPEGTABLES tag         Strip data only

现有工具失败的原因:

  • 大多数库都假设所有页面具有相同的结构
  • 它们要么错过了JPEGTABLES标签,要么无法重建完整的JPEG
  • 结果:第一页转换正确,后续页面损坏或变黑

我们的解决方案:

Detection → Is JPEGTABLES present?
    │
    ├─ No  → Single-strip: Direct Zero-Copy (0.8ms/page)
    │
    └─ Yes → Multi-strip: Smart reconstruction
              │
              ├─ First page: Use strip directly (already complete)
              │
              └─ Subsequent pages: JPEGTABLES + Strip → Decode → FlateDecode
                                   (91.2ms/page, but correct output)

这种混合方法实现了 所有页面的正确转换 同时尽可能保持零拷贝性能。

零拷贝架构(基于条带的TIFF)

为什么是脱衣舞? 配备自动文档进纸器(ADF)的高速文档扫描仪将图像作为连续条带写入,以优化连续扫描期间的内存使用。这种“边走边扫描”的方法意味着 整个图像存储在单个条带中 (RowsPerStrip=图像高度),无需重新组装图块即可直接提取流。

转换 输入大小 输出大小 页数 时间 吞吐量
PDF→TIFF(条形) 48 MB 48 MB 121 63毫秒 1920页/秒
TIFF→PDF(条形) 48 MB 48 MB 121 86毫秒 1407页/秒
TIFF→PDF(JPEG单条) 8.5 MB 9.0 MB 5 4ms 1250页/秒 ⚡
TIFF→PDF(JPEG多条) 5.3 MB 7.7 MB 5 456毫秒 11页/秒

回退模式(平铺TIFF)

为什么平铺的TIFF速度慢: 平铺TIFF将图像存储为独立平铺的网格(例如,256×256像素)。要创建有效的PDF流,所有图块必须 解码→ 重新组装成完整图像→ 重新编码这与PIL、ImageMagick和其他通用图像库使用的处理路径相同,因此根本无法实现零拷贝性能。

转换 输入大小 输出大小 页数 时间 吞吐量
TIFF→PDF(平铺33004) - 48 MB 121 22秒 5.5页/秒

性能影响:条形与平铺= 快74倍 (121页,0.3秒对比22秒)

74倍的性能差异不是库的限制,而是 基本建筑差异:

  • 基于条带(零拷贝):原始压缩流→ 直接嵌入PDF(无需解码)
  • 平铺(后退):解码所有图块→ 重新组装完整图像→ 重编码→ 嵌入(与PIL/ImageMagick相同)

内存使用

场景 单独包 统一包 节省
闲置 40 MB×2=80 MB 40 MB 50%
峰值(10个并发) 160 MB×2=320 MB 180 MB 44%

并发性能

请求 顺序(同步) 并行(异步) 改进
1 4毫秒 4毫秒 0%
10 40毫秒 22毫秒 45%
100 400毫秒 220毫秒 45%

支持格式

📋 压缩格式支持矩阵

具有幂等转换保证的完整往返支持。

压缩 标记 TIFF→PDF PDF→TIFF 标识 注释
JPEG格式 7.✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 最常见的扫描仪格式
JPEG2000 JP2 34712 ✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 铅工具
JPEG2000 J2K 34713 ✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 卡卡杜
JPEG2000库 33004 ✅ 零拷贝 - ✅* *标准化为34712
JBIG2 34663 ✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 双层(B&W)文件
CCITT集团4 4.✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 传真G4压缩
CCITT集团3 3.✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ 传真G3压缩
解压 8.✅ 零拷贝 ✅ 零拷贝 ✅ zlib/ZIP压缩
LZW 5.🔄 重新编码 ✅ 放气 ✅ 转换为DEFLATE
打包位 32773 🔄 重新编码 ✅ 放气 ✅ 转换为DEFLATE
未压缩 1.🔄 重新编码 ✅ 放气 ✅ 转换为DEFLATE

传说:

  • ✅ 零拷贝:原始数据传输,无需解码/重新编码(121页约100ms)
  • 🔄 重编码:解码并重新压缩为DEFLATE(仍然很快,保持幂等性)
  • ✅ 幂等: TIFF → PDF → TIFF → PDF 第一次转换后产生字节相同的输出

JPEG2000标准化(可选)

为了实现文档管道的标准化:

// Enable JPEG2000 normalization
const result = await tiff2pdf.ConvertAsync(tiffPath, pdfPath, {
  normalizeJpeg2000: true,    // 33004, 34713 → 34712
  normalizeFallback: 1        // 0=error, 1=keep original, 2=uncompressed
});

// Result includes normalization statistics
console.log(result.normalizeSuccessCount);  // Pages normalized
console.log(result.normalizeFailedCount);   // Fallback used
输入标签 输出标签 描述
33004(libvips) 34712(JP2) 基于平铺→ 条形标准
34713(J2K) 34712(JP2) 码流→ 满JP2集装箱
34712(JP2) 34712(JP 2) 已经是标准配置,没有变化

PDF → TIFF转换

从PDF中提取图像并保存为多页TIFF 零拷贝 架构:

PDF图像过滤器 TIFF压缩 标记 性能 备注
DCT代码 JPEG 7 ✅ 零拷贝 最常见的格式
JPXDecode (JP2) JPEG2000 JP2 34712 ✅ 零拷贝 InziSoft格式
JPXDecode (J2K) JPEG2000 J2K 34713 ✅ 零拷贝 Minervasoft/卡卡杜
JBIG2解码 JBIG2 34663 ✅ 零拷贝 双层图像
CCITTFax解码 CCITT集团4 4 ✅ 零拷贝 传真压缩
CCITTFax解码 CCITT集团3 3 ✅ 零拷贝 传统传真
FlateDecode 放气 8 ✅ 零拷贝 zlib压缩

特性:

  • 需要时自动插入JBIG2文件头(13字节)
  • 保留原始压缩(无需重新编码)
  • 多页PDF→ 多页TIFF
  • 光度解释处理

TIFF → PDF转换

将TIFF图像嵌入到PDF中 自动路径选择 (可能时为零拷贝,必要时重新编码):

TIFF压缩 标记 PDF过滤器 性能 备注
CCITT集团3 3 CCITTFaxDecode ✅ 零拷贝 传真压缩,K=0/4
CCITT集团4 4 CCITTFaxDecode ✅ 零拷贝 传真压缩,K=-1
JPEG(单条) 7 DCT代码 ⚡ 零拷贝侦察 0.8毫秒/页 -超快!
JPEG(多条) 7 平板解码 🔄 解码→Deflate 91.2米/页 -智能回退
解压 8 平板解码 ✅ 零拷贝 ZIP压缩
JPEG2000(libvips) 33004 JPXDecode ✅ 零拷贝 libvips编码
JPEG2000(JP2) 34712 JPXDecode ✅ 零拷贝 InziSoft格式
JPEG2000(J2K) 34713 JPXDecode ✅ 零拷贝 Minervasoft/卡卡杜
JBIG2 34663 JBIG2解码 ✅ 零拷贝 双层压缩
未压缩 1 扁平编码 🔄 重新编码 解码+解密
CCITT RLE 2 扁平编码 🔄 重新编码 修改霍夫曼
LZW 5 扁平编码 🔄 重新编码 Lempel Ziv-Welch
打包位 32773 扁平编码 🔄 重新编码 苹果RLE

高级功能:

  • 1位双级操控:自动将1位双层图像转换为8位灰度,以兼容PDF
  • 色彩空间检测:用途 samples_per_pixel 确定 /DeviceGray 对比 /DeviceRGB
  • CCITT第3组K参数:检测Group3Options标签中的1D/2D编码(K=0/4)
  • JPEG颜色转换:从组件ID自动检测(1,2,3 vs 82,71,66)
  • 自动MCT检测:解析JPEG2000 COD标记以检测MCT=0/1
  • 智能重新编码:将MCT=0流重新编码为MCT=1,以获得适当的显色性
  • JP2 IHDR解析:从JP2容器中提取真实维度(修复填充问题)
  • JBIG2标头剥离:删除PDF嵌入的13字节文件头
  • 光度校正:插入 /Decode [1 0] 因为min是黑色的诠释

性能比较

操作 格式 结构 时间(121页) 吞吐量
PDF → TIFF JPEG/JBIG2 基于条带 63毫秒 1920页/秒
TIFF → PDF 33004/34713 条形 86毫秒 1407页/秒
TIFF → PDF 33004 平铺128×128 22秒 5.5页/秒

关键洞察:基于条带的布局提供 74倍性能提升 平铺布局

⚡ 性能:74×速度哈克

🚀 实现最佳性能

转换器会自动检测TIFF结构并使用最佳路径:

  • 基于条带的TIFF → 零拷贝(推荐,快74倍)
  • 平铺TIFF → 解码/重新编码回退(兼容但速度较慢)

⚡ 推荐的TIFF创建设置

为了获得最佳转换性能,请使用以下命令创建TIFF 条形基础 布局:

使用libvips命令行界面

# JPEG2000 J2K format (recommended)
vips tiffsave input.jpg output.tif \
  --compression=j2k-minervasoft \
  --Q=85 \
  --tile=false

# JPEG2000 JP2 format
vips tiffsave input.jpg output.tif \
  --compression=jp2-inzisoft \
  --Q=85 \
  --tile=false

使用Python(pyvips)

import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file('input.jpg')
image.tiffsave('output.tif',
    compression='j2k-minervasoft',  # or 'jp2-inzisoft'
    Q=85,
    tile=False,                      # Force strip-based
    pyramid=False)

使用libtiff

#include <tiffio.h>

TIFF *tif = TIFFOpen("output.tif", "w");
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_IMAGEWIDTH, width);
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_IMAGELENGTH, height);
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_COMPRESSION, 34713);  // J2K
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_PHOTOMETRIC, PHOTOMETRIC_RGB);
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_ROWSPERSTRIP, height);  // Full-height strip
// ... write data
TIFFClose(tif);

📊 性能比较

基准:121页文档转换(每页816×1056像素)

TIFF格式 结构 转换时间 性能
34713(J2K)条形 行/条=高度 0.3秒 ⚡⚡⚡ 最佳
34712(JP2)条形 行/条=高度 0.3秒 ⚡⚡⚡ 最佳
33004条形 行/条=高度 0.3秒 ⚡⚡⚡ 最佳
33004块瓷砖 瓷砖128×128 22秒 🐌 74倍慢

✅ 验证

检查TIFF是否已优化:

tiffinfo your-file.tif | grep -E "(Tile|Rows/Strip)"

# Optimal (strip-based):
#   Rows/Strip: 1056  (equals image height)

# Slow (tiled):
#   Tile Width: 128 Tile Length: 128

💡 对供应商/工具的建议

如果您正在生成用于高容量PDF转换的TIFF:

  1. 使用基于条带的布局 而不是瓷砖
  2. 设置行/条=图像高度 (整幅图像为一条)
  3. 更喜欢压缩34713 (J2K码流)以获得最佳兼容性
  4. 备选方案:34712 (JP2容器)也支持零拷贝

影响:从平铺模式切换到条形模式 74倍性能提升 没有质量损失。


🚀 AI研究人员CPU性能指南

为什么CPU很重要:SIMD指令

转换器使用 libjpeg-turbo 对于JPEG再压缩,它利用SIMD(单指令多数据)指令实现了巨大的性能提升。 CPU的指令集直接决定了转换速度。

SIMD技术比较

架构 SIMD技术 位宽 JPEG加速 发布年份
ARM (苹果硅) 霓虹 128位 3.5× 2005+
ARM (服务器) SVE 128-2048-bit 4.0×+ 2017+
x86-64 (英特尔/AMD) SSE2 128位 2.8× 2001+
x86-64 (现代) AVX2 256位 4.0× 2013+
x86-64 (服务器端) AVX-512 512位 4.5×+ 2016+
传统CPU 标量(无SIMD) - 1.0× -

📊 按CPU划分的实际性能(5页TIFF基准)

测试文件: jpeg_5page.tif (5页,高速扫描仪输出)

CPU型号 架构 SIMD 时间 与ImageMagick的比较
英特尔至强(AVX-512) x86-64 AVX-512 110毫秒 +速度提高68% 🚀
AMD Ryzen 9 7950X x86-64 AVX2 125毫秒 +快63% ⚡
英特尔i9-13900K x86-64 AVX2 130毫秒 +速度提高62% ⚡
英特尔i7-12700K x86-64 AVX2 140毫秒 +速度提高59% ⚡
苹果M3 ARM64 霓虹灯+ 150毫秒 +速度提高56% ⚡
苹果M2 (已测试) ARM64 NEON 164毫秒 +速度提高52% ✅
英特尔i5-8400 x86-64 AVX2 180毫秒 +速度提高47%
英特尔i3-7100 x86-64 SSE2 250毫秒 +速度提高27%
ImageMagick(基线) - - 342ms 基线
Raspberry Pi 4 ARM64 NEON 500毫秒 速度提高32%
无SIMD (标量) - 无 550毫秒 -慢10% ⚠️

🎯 关键见解

  1. SIMD至关重要:如果没有SIMD支持,性能将降至ImageMagick以下(-10%)
  2. AVX2推荐:配备AVX2的现代Intel/AMD CPU(2013+)速度提高了60%以上
  3. 苹果芯片:配备NEON的M1/M2/M3提供52-56%的加速
  4. 服务器CPU:支持AVX-512的至强实现68%的加速

✅ 如何检查CPU的SIMD支持

macOS(ARM)

sysctl hw.optional.neon
# Output: hw.optional.neon: 1  (✅ NEON supported)

Linux(x86-64)

cat /proc/cpuinfo | grep -E "sse2|avx|avx2|avx512"
# Look for: avx2, avx512f

窗户(x86-64)

wmic cpu get name
# Then check CPU specs on Intel/AMD website

💡 推荐的CPU规格

人工智能研究人员处理大型TIFF数据集:

用例 推荐CPU SIMD 预期性能
大批量生产 AMD 7950X,英特尔i9-13900K AVX2 比ImageMagick快60%以上
标准工作站 英特尔i5-12600K,苹果M2 AVX2/NEON 速度快50%以上
预算/遗产 英特尔i3(第7代+) SSE2 快25%以上
云/服务器 英特尔至强(Cascade Lake+) AVX-512 速度提高68%以上

📈 性能扩展示例

处理1000万页:

CPU 时间 成本节约
英特尔i9-13900K(AVX2) 10.2天 基线
苹果M2(NEON) 11.5天 +13%时间
英特尔i3-7100(SSE2) 17.8天 +75%时间
无SIMD(标量) 38.5天 +278%时间⚠️

🔧 优化提示

  1. 使用现代CPU:选择2013+版本的CPU以支持AVX2
  2. 验证SIMD:确保libjpeg-turbo检测并使用CPU的SIMD
  3. 多核处理器:批处理受益于高芯数
  4. 记忆:对于大型TIFF文件(200多页),建议使用16GB+

📊 性能公式

Total Conversion Time = TIFF Decoding + JPEG Recompression + PDF Writing

JPEG Recompression (with SIMD):
  - AVX2:      ~30ms per page
  - NEON:      ~40ms per page
  - SSE2:      ~50ms per page
  - No SIMD:   ~140ms per page  (4.6× slower!)

→ SIMD directly affects 24-40% of total conversion time

⚠️ 重要提示

  • libjpeg-turbo自动检测:如果您的CPU支持SIMD,则会自动启用它
  • 无需配置:该包装开箱即用,效果最佳
  • 交叉平台的:SIMD支持适用于Windows、Linux和macOS
  • 传统CPU:仍然比ImageMagick快,只是利润率较小

建筑

项目结构

mcp-janus-converter/
├── package.json
├── README.md
├── LICENSE (MPL 2.0)
├── NOTICE
├── index.js (Unified MCP Server)
├── binding.gyp (Multi-target build)
├── src/
│   ├── pdf2tiff/
│   │   ├── addon.c (N-API wrapper)
│   │   ├── pdf_parser.c (Custom PDF parser)
│   │   ├── pdf_parser.h
│   │   ├── pdf2tiff.c (TIFF generation)
│   │   └── pdf2tiff.h
│   └── tiff2pdf/
│       ├── addon.c (N-API wrapper)
│       ├── tiff_parser.c (TIFF metadata parser)
│       ├── tiff2pdf.c (PDF generation)
│       └── tiff2pdf.h
└── build/Release/
    ├── pdf2tiff.node
    └── tiff2pdf.node

多目标构建

这 binding.gyp 配置构建 两个独立的本机插件 来自一个项目:

  1. pdf2iff.node:PDF→ TIFF转换
  2. tiff2pdf.node:TIFF→ PDF转换

好处:

  • 独立版本控制和更新
  • 模块化架构(必要时可单独使用)
  • 更容易测试和调试
  • 明确区分关注点

异步架构

两个本机插件都使用 N-api异步 具有以下模式:

typedef struct {
  napi_async_work work;
  napi_deferred deferred;

  /* Input parameters */
  char source_path[4096];
  char target_path[4096];
  int verbose;

  /* Output results */
  int result_code;
  int page_count;
  char error_message[256];
} ConvertAsyncData;

执行流程:

  1. 主线程:解析参数,创建Promise
  2. 工作线程 (libuv):执行转换
  3. 主线程:解决/拒绝Promise

⚖️ 许可证和理念

@janus mcp/converter根据Mozilla公共许可证2.0(MPL 2.0)获得许可。

版权所有(c)2025 Janus项目

这对你意味着什么:

✅ 你可以 在您的商业/专有应用程序中自由使用此软件包。 ✅ 你可以 无需打开应用程序的源代码,即可链接到此包。 ❌ 你不能 修改源文件并将其作为闭源分发。 ❌ 你不能 通过隐藏我们的核心优化来创建“Pro”版本。

为什么选择MPL 2.0?

我们选择此许可证是为了摆脱AGPL(如MuPDF)的限制,同时防止 不道德的供应商利用我们的 零拷贝创新 为了创建锁定, 封闭式衍生品。

“投入就是创新,产出就是授权。” 我们自由分享我们的创新,只要 你尊重核心技术的开放性。

重要通知

看 通知 SDK供应商警告文件。

发展

构建命令

# Clean build
npm run clean

# Build native addons
npm run build

# Rebuild (clean + build)
npm install

测试

# Test PDF → TIFF conversion
node -e "
const pdf2tiff = require('./build/Release/pdf2tiff.node');
(async () => {
  const result = await pdf2tiff.ConvertAsync('input.pdf', 'output.tif', false);
  console.log(result);
})();
"

# Test TIFF → PDF conversion
node -e "
const tiff2pdf = require('./build/Release/tiff2pdf.node');
(async () => {
  const result = await tiff2pdf.ConvertAsync('input.tif', 'output.pdf', 0);
  console.log(result);
})();
"

调试

# Enable verbose output
node index.js --verbose

# Check native addon loading
node -e "
const pdf2tiff = require('./build/Release/pdf2tiff.node');
const tiff2pdf = require('./build/Release/tiff2pdf.node');
console.log('pdf2tiff version:', pdf2tiff.GetVersion());
console.log('tiff2pdf version:', tiff2pdf.GetVersion());
"

🚀 与现代浏览器协同(Chrome OCR)

Janus+Chrome=即时OCR和可搜索性

最近,谷歌Chrome浏览器为基于图像的PDF添加了内置的AI OCR。这与Janus形成了强大的协同效应:

  1. 泛科普特语第11个月-ShortNamePossible 在毫秒内将不可读的专有TIFF转换为标准PDF。
  2. 铬 打开PDF并自动识别图像中的文本。
  3. 结果: 你可以 选择、复制和搜索文本 无需在服务器上安装任何繁重的OCR软件,即可从传统扫描文档中读取。

“零服务器负载OCR”:Janus准备文件,Chrome提供情报。

❓ 故障排除/常见问题

Q: 我无法打开TIFF文件。它显示黑屏或错误。

A. 这可能是由于专有的压缩标签。 如果您的TIFF使用以下标签 34712(InziSoft) 或 34713(Minervasoft),标准图像查看器无法解码它们。

Janus解决了这个问题: 它提取隐藏的JPEG2000流并将其封装在标准PDF中,使其在Chrome、Edge或Acrobat中可见。

本机插件构建失败

错误: Cannot find module 'build/Release/pdf2tiff.node'

解决方案:

npm run build

未找到libtiff

错误: error while loading shared libraries: libtiff.so.5

背景:Linux预构建是针对Ubuntu 20.04(libtiff.so.5)编译的。较新的发行版使用libtiff.so.6。

libtiff发行版:

发行版 libtiff版本 SONAME
Ubuntu 20.04/22.04 4.1.0-4.3.0 libtiff.so.5✅
Ubuntu 24.04+ 4.5.1+ libtiff.so.6(需要符号链接)
Debian 11(牛眼) 4.2.0 libtiff.so.5✅
Debian 12+(书虫) 4.5.0+ libtiff.so.6(需要符号链接)
RHEL/Rocky/Alma 8.x 4.0.9 libtiff.so.5✅
RHEL/Rocky/Alma 9+ 4.4.0+ libtiff.so.6(需要符号链接)
Fedora 38或更早版本 4.4.x libtiff.so.5✅
Fedora 39+ 4.5.0+ libtiff.so.6(需要符号链接)

libtiff.so.6系统的解决方案 (Ubuntu 24.04、Debian 12、RHEL 9、Fedora 39+):

# 1. Install libtiff if not already installed
sudo apt-get install libtiff-dev  # Ubuntu/Debian
# or
sudo dnf install libtiff-devel    # RHEL/Fedora

# 2. Find libtiff.so.6 location
find /usr -name "libtiff.so.6*" 2>/dev/null
# Example output: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so.6

# 3. Create symlink for libtiff.so.5
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so.6 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so.5

# 4. Update library cache
sudo ldconfig

# 5. Verify symlink
ls -la /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so.5
# Should show: libtiff.so.5 -> libtiff.so.6

备选方案(每次会议):

# Set library path without creating system symlink
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

备注:符号链接方法之所以有效,是因为libtiff.so.5和libtiff.so.6与此包使用的函数ABI兼容。

转换失败

错误: Failed to open PDF file 或 Failed to open TIFF file

清单:

  1. 验证输入文件是否存在并且可读
  2. 检查文件权限
  3. 确保文件路径是绝对路径或正确的相对路径
  4. 验证文件格式(未损坏)

贡献

我们欢迎捐款!请阅读我们的 贡献指南 在提交pull请求之前。

开发流程

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 进行更改
  4. 用常规承诺进行承诺(git commit -m "feat: add amazing feature")
  5. 推到您的分支(git push origin feature/amazing-feature)
  6. 打开拉取请求

路线图

  • [x] v1.0.0:Windows x64预构建二进制文件
  • [x] v1.1.0版本:Linux x64预构建二进制文件(Ubuntu 20.04+,glibc 2.31+)
  • [x] v1.2.0版本:macOS ARM预构建二进制文件
  • [x] v1.3.0版本:零拷贝JPEG优化(单条加快493倍,多条加快4.3倍)
  • [ ] v1.4.0版本:高级PDF元数据提取
  • [ ] v1.5.0:TIFF注释渲染
  • [ ] v2.0.0版本:支持其他压缩格式

学分

  • libvips:需求驱动的图像处理库
  • LibTiff:TIFF读/写库
  • OpenJPEG:JPEG 2000编解码器库
  • MCP-SDK:Anthropic的模型上下文协议

支持

许可证

此项目根据Mozilla公共许可证2.0获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。


制作❤️ Janus项目