PDFMiner.six 项目中的 TIFF Predictor 2 解码功能实现

在 PDF 文档解析领域，PDFMiner.six 是一个广泛使用的 Python 库。近期，该项目针对 TIFF Predictor 2 解码功能的缺失进行了重要更新，这一改进显著提升了库对特定类型 PDF 图像流的解析能力。

TIFF Predictor 2 是一种基于差分编码的预测算法，主要用于 TIFF 格式图像数据的压缩。该算法通过记录相邻像素间的差值而非绝对值来减少数据冗余，在 PDF 规范中被列为标准支持的图像压缩方法之一。其核心思想是利用像素间的空间相关性，对图像数据进行预处理后再存储。

在技术实现层面，TIFF Predictor 2 算法的工作原理如下：对于每个扫描线（scanline），第一个像素值保持不变，后续每个像素值存储的是与前一个像素（或前几个像素，取决于颜色分量数）的差值。解码时，需要通过累加这些差值来重建原始像素值。

PDFMiner.six 项目中的实现特别考虑了 8 位色深（bitspercomponent=8）的情况，这是实际应用中最常见的场景。解码过程按以下步骤进行：

1. 计算每个像素的字节数（bpp），基于颜色通道数和每个通道的位数
2. 按扫描线分割输入数据
3. 对每个扫描线，第一个像素值直接输出
4. 后续像素值通过与前一个像素值相加并取模 256 来重建原始值
5. 将所有解码后的像素数据重新组合为完整图像

这一实现虽然目前仅支持 8 位色深，但已经能够处理大多数实际遇到的 PDF 文档。对于其他位深的情况，算法原理类似，只需调整模运算的基数和像素值的处理方式即可。

该功能的加入使得 PDFMiner.six 能够正确解析使用 TIFF Predictor 2 压缩的图像流，进一步提高了库的兼容性和实用性。开发者可以通过简单的命令行工具测试这一功能，验证其对特定 PDF 文档的解析效果。

未来，该项目可能会考虑扩展对其他位深 TIFF Predictor 2 的支持，以及更全面的图像处理功能，使 PDFMiner.six 成为更加强大的 PDF 解析工具。