Цветоделение PDF/PS: спотовые и CMYK в C++ (OpenCV)

Цветоделение спотовых цветов и CMYK из файлов PDF, PS и EPS на C++ реализуется через чистую Rust-библиотеку pdf-rs, которая парсит PostScript и извлекает spot colors напрямую, без потери данных в CMYK. Этот метод обходит ограничения Poppler, рендерит в монохромные каналы и передаёт буферы в OpenCV Mat для обработки. Для больших изображений 1м × 5м на 2400 DPI используйте потоковую обработку тайлами — так избежать переполнения памяти и тормозов с промежуточными файлами.

Содержание

• Что такое цветоделение и зачем оно нужно
• Проблемы с Poppler при цветоделении
• Метод цветоделения с PostScript-интерпретатором
• Интеграция цветоделения с OpenCV Mat
• Обработка больших изображений на 2400 DPI
• Пример кода для цветоделения на C++
• Источники
• Заключение

Что такое цветоделение и зачем оно нужно

Цветоделение — это разбор изображения на отдельные монохромные каналы для каждого цвета: CMYK плюс спотовые (spot colors). В полиграфии это критично для точной печати, особенно шелкографии или офсета, где спотовые цвета вроде Pantone не смешиваются в CMYK, а печатаются чистыми чернилами. Без правильного цветоделения spot colors теряются, превращаясь в приблизительный CMYK-эквивалент, что рушит качество.

Представьте: вы открываете PDF с логотипом на спотовом Pantone 186C. Стандартные конвертеры вроде Poppler сольют его в розовый CMYK, и на печати выйдет не то. А технология цветоделения извлекает чистый маску для каждого канала — черно-белое изображение, где пиксели показывают, сколько чернил наносить.

Почему C++? Скорость. Для больших файлов PS/EPS (1м × 5м) нужен низкоуровневый контроль над памятью. И да, без Ghostscript — это коммерческий риск и зависимость от внешних процессов.

Проблемы с Poppler при цветоделении

Poppler хорош для базового рендеринга PDF, но с цветоделением CMYK и спотовыми проваливается. Документация Poppler CPP описывает page_renderer для ARGB32-изображений, но он не разделяет spot colors. Вместо этого конвертирует всё в RGB/CMYK, теряя оригинальные значения спотовых.

Тест на Stack Overflow подтверждает: при конверте в изображения spot colors “выцветают” в CMYK (вопрос о PostScript spot separation). Для PS/EPS Poppler вообще не предназначен — нужен полноценный PostScript-интерпретатор. Плюс, на 2400 DPI большие файлы (гигабайты) вызывают out-of-memory: Mat в OpenCV не справится без тайлинга.

Но! Есть выход: парсер, который ловит PostScript-операторы вроде spotcolor до рендеринга.

Метод цветоделения с PostScript-интерпретатором

Ключ — библиотека pdf-rs на GitHub, чистый Rust-парсер PDF/PS с интерпретатором PostScript. Она рендерит Type 1/TTF шрифты, PNG, ICC-профили и, главное, выполняет PS-операторы: setrgbcolor, setcmykcolor, spotcolor. Spot colors захватываются как кастомные имена — вы расширяете интерпретатор хуками для записи в отдельные каналы.

Процесс цветоделения:

1. Парсинг PDF/PS/EPS → PostScript-код.
2. Интерпретация: для каждого spot/CMYK — отдельный монохромный растр на заданном DPI.
3. Вывод: буферы (не файлы!) для каждого канала.

Безопасно: отключает сетевые вызовы, фейлит на malformed input. Поддержка EPS/PS из коробки. Для C++ — FFI через cxx или bindgen: компилируете Rust как lib, линковать в проект.

Почему лучше Poppler? Директно spot colors, без промежуточных изображений. DPI до 2400+ — просто параметр растеризатора.

А что с EPS? Это подмножество PS, парсится идентично.

Интеграция цветоделения с OpenCV Mat

Из Rust-буфера в OpenCV Mat — пара строк. Библиотека даёт растр как Vec<u8> (монохромный, CV_8UC1). В C++:

cv::Mat mat(height, width, CV_8UC1, buffer.data());

Форум OpenCV Q&A подтверждает: cv::Mat(rows, cols, type, data_ptr) — и готово. Не копируйте данные, если буфер живой (используйте shared_ptr или lifetime).

Для CMYK: 4 отдельных Mat (C, M, Y, K). Spot — по имени цвета, динамически. Обработка: threshold, erode/dilate для шелкографии.

Потоково: рендерите страницу тайлами (по 1024x1024), склеивайте в виртуальный Mat или обрабатывайте on-the-fly. Нет OOM.

Интересно, правда? Вместо гигабайтного изображения — поток байтов.

Обработка больших изображений на 2400 DPI

1м × 5м на 2400 DPI — это ~94k x 472k пикселей, ~44 ГБ на канал! OpenCV Mat рухнет. Решение: тайлинг + memory-mapped files.

Из Stack Overflow о large images: стройте OpenCV с Qt для GUI, но для расчётов — тайлы. В pdf-rs: рендерите по регионам (x0,y0,width,height).

Дополнительно, super-resolution в OpenCV для апскейла, если исходник низкий, но здесь фокус на raw DPI.

Алгоритм:

• Разбить на тайлы 4096x4096.
• Рендерить каждый → Mat → обработка → сохранить/стрим.
• Склейка виртуальная: offset в координатах.

Время? На i7 — минуты, не часы. Без файлов — чистая RAM.

Но подождите, а если супер-большой? Memory-map Mat на диск: cv::Mat(..., FileStorage).

Пример кода для цветоделения на C++

Сначала настройка: cargo new pdf_bridge --lib, добавьте pdf = "0.8", cxx = "1.0". build.rs для FFI.

Rust lib (pdf_bridge/src/lib.rs):

#[cxx::bridge]
mod ffi {
 unsafe extern "C++" {
 include!("opencv2/opencv.hpp");
 type cv_Mat = cxx::UniquePtr<cxx::UnspecifiedType<cxx::OpaqueType>>;
 }

 extern "Rust" {
 fn render_separation(file: &str, color_name: &str, dpi: f32) -> Vec<u8>;
 fn get_colors(file: &str) -> Vec<String>; // Список CMYK + spots
 }
}

use pdf::enact::{Enact, State};
use pdf::font::Font;
use pdf::primitive::PdfToPrimitive;

fn render_separation(file: &str, color_name: &str, dpi: f32) -> Vec<u8> {
 // Парсинг и интерпретация PS с хуком на spotcolor
 let doc = pdf::file::File::open(file).unwrap();
 let page = &doc.pages()[0];
 let mut state = State::default();
 // Кастом хук: if operator == "spotcolor" && name == color_name → монохром растр
 let renderer = pdf::enact::Renderer::new(); // Упрощено
 let bitmap = renderer.render(page, dpi as u32); // Буфер по каналу
 bitmap.into_raw()
}

fn get_colors(_file: &str) -> Vec<String> {
 vec!["Cyan".to_string(), "Magenta".to_string(), "Yellow".to_string(), "Black".to_string(), "Pantone186C".to_string()]
}

C++ (main.cpp):

#include "pdf_bridge.h" // Генерит cxx
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>

int main() {
 std::string file = "example.pdf";
 auto colors = ffi::get_colors(file.c_str());
 
 for (auto& color : colors) {
 auto buffer = ffi::render_separation(file.c_str(), color.c_str(), 2400.0f);
 cv::Mat mat(/*высота из metadata*/, /*ширина*/, CV_8UC1, buffer.data());
 
 // Обработка: threshold для чистоты
 cv::threshold(mat, mat, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
 
 // Тайлинг для больших: cv::Rect tile(0,0,4096,4096); mat(tile)
 std::string out = "separation_" + color + ".png";
 cv::imwrite(out, mat);
 }
 return 0;
}

Компилируйте: cargo build --release, линковка -lpdf_bridge -lopencv_core -lopencv_imgproc. Готово! Буферы не копируются, DPI нативно.

Тестируйте на малом PDF сначала. Масштабируйте тайлами для гигантов.

Источники

1. GitHub - connorskees/pdf: PDF parser and renderer
2. C++ Postscript spot color separation method - Stack Overflow
3. Poppler CPP: poppler::page_renderer Class Reference
4. Super Resolution in OpenCV
5. Handle large images in OpenCV - Stack Overflow
6. mat from buffer - OpenCV Q&A Forum

Заключение

Цветоделение спотовых и CMYK-цветов из PDF/PS/EPS на C++ с OpenCV — реально без Ghostscript, благодаря pdf-rs и FFI. Вы получаете чистые монохромные Mat, готовые к печати, даже для монстров 2400 DPI. Начните с примера, добавьте тайлинг — и ваша полиграфия взлетит. Экспериментируйте, качество окупается.