如何无需解压解码JPG 直接从多个JPG瓦片生成SVS文件

SVS本质是携带Aperio私有标签的多分辨率金字塔TIFF格式文件，采用JPG压缩的SVS瓦片，存储时本身就是将单张JPG的完整压缩码流直接作为TIFF瓦片的原始数据块写入，完全不需要将JPG解码为像素数组再重新编码，可以直接写入原始JPG字节流完成封装，处理效率比解码重编码方案高1~2个数量级。

• 核心实现逻辑
  之前使用tifffile耗时久的原因是调用了面向numpy数组的高层读写接口，这类接口会自动触发JPG解码、数组转存、JPG重编码的全流程。tifffile本身提供了底层瓦片写入接口，支持直接传入压缩后的原始字节流，全程不会触发编解码操作。
• 可直接复用的实现代码
  注意写入前需要提前记录原SVS的瓦片尺寸、各金字塔层级宽高、JPG压缩参数，所有参数必须和原文件严格匹配，否则生成的SVS无法被病理切片查看软件正常识别。

import tifffile
import os

# 以下参数请替换为提取瓦片时对应的原SVS实际参数
TILE_SIZE = 256  # SVS常规瓦片边长为256或512
IMAGE_CHANNELS = 3  # 常规明场切片为3通道RGB
PYRAMID_CONF = [
    # 格式：(层级宽度, 层级高度, 对应层级瓦片存储文件夹路径)
    (level0_full_width, level0_full_height, "./tiles/level_0"),
    (level1_width, level1_height, "./tiles/level_1"),
    # 按实际提取的金字塔层级数量补全即可
]
JPEG_QUALITY = 95  # 和提取的JPG压缩质量保持一致

with tifffile.TiffWriter(
    "output_restored.svs",
    bigtiff=True,  # SVS文件普遍大于4GB，必须开启BigTIFF支持
    shaped=False
) as writer:
    for level_idx, (level_w, level_h, tile_folder) in enumerate(PYRAMID_CONF):
        # 按瓦片排列顺序读取所有JPG的原始字节，全程不做解码
        raw_tiles = []
        for y_pos in range(0, level_h, TILE_SIZE):
            for x_pos in range(0, level_w, TILE_SIZE):
                # 这里的瓦片命名规则替换为自身提取时的命名规则
                tile_file = os.path.join(tile_folder, f"tile_{x_pos}_{y_pos}.jpg")
                with open(tile_file, "rb") as f:
                    raw_tiles.append(f.read())
        
        # 直接写入原始JPG字节流，跳过编解码环节
        writer.write(
            data=None,
            shape=(level_h, level_w, IMAGE_CHANNELS),
            tile=(TILE_SIZE, TILE_SIZE),
            compression="jpeg",
            jpeg_quality=JPEG_QUALITY,
            photometric="rgb",
            tiles=raw_tiles,
            software="Aperio" if level_idx == 0 else None,  # 写入SVS要求的厂商标识
            subifds=0 if level_idx == 0 else None
            # 如果提取时保留了原SVS的全部TIFF标签，可在此处原样传入，兼容性更好
        )

• 注意事项
  • 禁止使用tifffile.imread/tifffile.imwrite这类高层数组接口，只要传入numpy数组就会强制触发编解码流程，无法跳过解码环节。
  • 瓦片读取顺序必须严格按照从左到右、从上到下的行优先顺序排列，顺序错乱会导致生成的切片内容完全错位。
  • 如果提取的JPG存在分辨率、采样率和原SVS不匹配的情况，需要先统一JPG的压缩参数，否则写入后的文件可能出现色彩偏移、块效应异常的问题。
  • 该方案的处理速度完全取决于磁盘读写性能，没有CPU编解码开销，常规千兆像素级全切片的封装耗时通常在数分钟以内。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者simpia