how to view pdf file in asp.net c# : Extract image from pdf acrobat control software platform web page winforms azure web browser cips2ed16-part1012

10.4. SOLUTIONS
139
00000000000000000000
00000000000000000000
01000000000000111000
00000000000000010000
00000001000000000000
00000001000000000000
01100010100000000010
00000010100000000000
00000100010000000010
00000100010000000010
00001000001000000010
00001000001000000000
00010000000100000000
00010000000100000000
00111111111110000000
00111111111110000000
00000000000000000110
00000000000000000000
00100000000000000000
00000000000000000000
01000111111111111000
00000111111111111000
00000100000000001000
00000100000000001000
00000100000000001000
00000100000000001000
00000100000000001000
00000100000000001000
00100100000000001000
00000100000000001000
00100100000000001000
00000100000000001000
00000111111111111000
00000111111111111000
00000000000000000000
00000000000000000000
00011000000000000000
00001000000000000000
00000100000000000000
00000000000000000000
Figure 10.15: Result of Eroding Stray Edges
Extract image from pdf acrobat - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract jpg pdf; pdf image extractor
Extract image from pdf acrobat - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract pictures pdf; extract photos from pdf
140 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
00000000000000000000
00000000000000000000
00000001000000000000
00000000000000000000
00000011100000000000
00000001000000000000
00000111110000000000
00000011100000000000
00001110111000000000
00000100010000000000
00011100011100000000
00001100011000000000
00111111111110000000
00011110111100000000
01111111111111000000
00111111111110000000
11111111111111100000
00011111111111000000
00001111111111111100
00000111111111111000
00001111111111111100
00000111111111111000
00001111111111111100
00000111000000111000
00001110000000011100
00000110000000011000
00001110000000011100
00000100000000001000
00001110000000011100
00000110000000011000
00001111111111111100
00000110000000111000
00001111111111111100
00000111111111111000
00001111111111111100
00000000000000000000
00000000000000000000
00000000000000000000
00000000000000000000
00000000000000000000
Figure 10.16: Eroding Away Thick Edges
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Convert image files to PDF. File & Page Process. Extract hyperlink inside PDF. PDF Write. Print. Support for all the print modes in Acrobat PDF.
extract images pdf; extract color image from pdf in c#
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. you can easily perform file conversion from PDF document to image or document
how to extract images from pdf; extract image from pdf acrobat
10.4. SOLUTIONS
141
Figure 10.17: Result of Eroding the Edges in Figure 10.13
GET
IT. The output image array holds the result. There are three new
parameters: di, min
area, and max
area. di species the allowable dier-
ence in gray shade for two pixels to merge into the same object. min
area
and max
area specify the limits on the size of objects.
Themajordierences in thealgorithm begin at step 4. Instead ofchecking
if g(i,j) == value, the algorithm performs these checks:
g(i,j) cannot equal FORGET
IT,
output(i,j) must equal zero, and
g(i,j) cannot dier from the target by more than di.
The rst two are simple. The algorithm must exclude certain pixels, so
set them to FORGET
IT and ignore them. The output must not be part of
an object, so it must be zero.
A third test allows working with gray shade images. In step 3, cre-
ate a target equal to the average gray shade of the pixels in an object.
Group neighboring pixels whose values do not dier by more than the di
parameter. The is
close routine at the bottom of Figure 10.19 tests for
this condition. If the pixel g(i,j) is close enough to the target, call the
pixel
label
and
check
neighbor routine to add that pixel to the object and
check its neighbors. The pixel
label
and
check
neighbor routine updates the
target or average gray shade of the object.
C# Windows Viewer - Image and Document Conversion & Rendering in
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Image and Document Conversion Supported by Windows Viewer. Convert to PDF.
extract images from pdf online; extract text from image pdf file
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. SDK to convert PowerPoint document to PDF document code for PowerPoint to TIFF image conversion
extract image from pdf file; extract pictures from pdf
142 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
1. Given an image g with m rows and n columns
g(i,j) for i=1,m j=1,n
g(i,j) = value for object
= 0 for background
2. set g_label=2 this is the label value
3.
for (i=0; i<m; i++)
scan ith row
for (j=0; j<n; j++)
check jth element
stack_empty = true
if g(i,j) == value
label_and_check_neighbor(g(i,j),g_label)
while stack_empty = false do
pop element (i,j) off the stack
label_and_check_neighbor(g(i,j),g_label)
end while
g_label = g_label + 1
end of checking jth element
end of scanning ith row
4. The End
---------------------------------------
procedure label_and_check_neighbor(g(r,e), g_label)
g(r,e) = g_label
for (R=r-1; r<=r+1; R++)
for (E=e-1; e<=e+1; e++)
if g(R,E) == value then
push (R,E) onto the stack
stack_empty = false
end if
end loop over E
end loop over R
end procedure label_and_check_neighbor
Figure 10.18: The Region Growing Algorithm from Chapter 9
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
It can be used standalone. JPEG to PDF Converter is able to convert image files to PDF directly without the software Adobe Acrobat Reader for conversion.
extract image from pdf online; some pdf image extract
C# Word - Word Conversion in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Word SDK to convert Word document to PDF document. demo code for Word to TIFF image conversion
extract image from pdf; how to extract a picture from a pdf
10.4. SOLUTIONS
143
1. Given:
Image g with m rows and n columns
g(i,j) for i=1,m j=1,n
g(i,j) = gray shades
= FORGET_IT value is edges are overlayed (optional)
Image output with m rows and n columns
output(i,j) for i=1,m j=1,n
output(i,j) = all zeros
Parameter diff = allowable difference in gray shades
Parameter min_area = minimum size of a region allowed
Parameter max_area = maximum size of a region allowed
2. set g_label=2 this is the label value
3.
for (i=0; i<m; i++)
scan ith row
for (j=0; j<n; j++)
check jth element
stack_empty = true
target
= g(i,j)
sum
= target
count
= 0
4.
if g(i,j)
!= FORGET_IT
AND
output(i,j) == 0
AND
is_close(g(i,j), target, diff)
pixel_label_and_check_neighbor(g(i,j), output,
count, sum, target, diff)
object_found = 1
end if
5.
while stack_empty = false do
pop element (i,j) off the stack
pixel_label_and_check_neighbor(g(i,j), output,
count, sum, target, diff)
end while
6.
if(object_found == 1)
object_found = 0
if(count >= min_area AND
count <= max_area)
g_label = g_label + 1
else remove object
for all output(i,j) = g_label
output(i,j) = 0
input(i,j) = FORGET_IT
end else remove object
end if
end of checking jth element
end of scanning ith row
7. The End
Figure 10.19: The Improved Region Growing Algorithm (Part 1)
PDF to WORD Converter | Convert PDF to Word, Convert Word to PDF
out transformation between different kinds of image files and Word Converter has accurate output, and PDF to Word need the support of Adobe Acrobat & Microsoft
extract image from pdf c#; extract images pdf acrobat
VB.NET PDF: How to Create Watermark on PDF Document within
or image (such as business's logo) on any desired PDF page. And with our PDF Watermark Creator, users need no external application plugin, like Adobe Acrobat.
how to extract images from pdf files; how to extract images from pdf in acrobat
144 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
procedure pixel_label_and_check_neighbor(g(r,e), output,
count, sum,
target, diff)
output(r,e) = g_label
count
= count+1
sum
= sum + g(r,e)
target
= sum/count
for (R=r-1; r<=r+1; R++)
for (E=e-1; e<=e+1; e++)
if g(R,E)
!= FORGET_IT
AND
output(R,E) == 0
AND
is_close(g(R,E), target, diff)
push (R,E) onto the stack
stack_empty = false
end if
end loop over E
end loop over R
end procedure pixel_label_and_check_neighbor
---------------------------------------
procedure is_close(pixel, target, diff)
if absolute value(pixel - target) < diff
return 1
else
return 0
end procedure is_close
Figure 10.19: The Improved Region Growing Algorithm (Part 2)
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. SDK to convert Excel document to PDF document. C# demo code for Excel to TIFF image conversion
extract images from pdf online; extract image from pdf in
VB.NET PowerPoint: VB Code to Draw and Create Annotation on PPT
other documents are compatible, including PDF, TIFF, MS free hand, rubber stamp, callout, embedded image, and ellipse more plug-ins needed like Acrobat or Adobe
extract images from pdf files without using copy and paste; extract pdf images
10.5. THE THREE NEW TECHNIQUES
145
The new algorithm limits the size of objects in step 6. It tests count
(the size of an object) against min
area and max
area. If the object fails the
test, you set all pixels of g in the object to FORGET
IT and set all pixels
in output to zero. This removes the object from output and eliminates the
pixels from any future consideration in g.
I’ve already discussed how the new algorithm excludes pixels with certain
values via the FORGET
IT value. To remove edges from consideration, lay
the edge detector output on top of the input image and set to FORGET
IT
all pixels corresponding to the edges.
Listing 10.2 shows the source code for the three subroutines outlined in
Figure10.19 (pixel
grow, pixel
label
and
check
neighbor, and is
close). They
follow the algorithm closely.
The improved region-growing algorithm is the key to the new techniques.
It ignores certain pixels and eliminates objects ofthe wrong size. These small
additions produce segmentation results that are much better than those in
Chapter 9.
10.5 The Three New Techniques
Now that I’ve laid all the groundwork, let’s look at the three new techniques.
10.5.1 Edges Only
The edge
region subroutine shown in Listing 10.7 implements this technique.
The algorithm is
1. Edge detect the input image
2. Threshold the edge detector output
3. Erode the edges if desired
4. Set the edge values to FORGET
IT
5. Grow the objects while ignoring the edges
Steps 1 through 4 should produce an image like that shown in Figure
10.1. Step 5 grows the objects as outlined by the edges. The edge
region
subroutine calls any of the edge detectors from this and previous chapters,
the histogram functions from previous chapters, and the nd
cuto
point,
erode
image
array, and pixel
grow functions from Listing 10.2.
The edge
type parameter species which edge detector to use. min
area
and max
area pass through to the pixel
grow routine to constrain the size of
146 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
the objects detected. di passes through to pixel
grow to set the tolerance on
gray shades added to an object. di has little meaning for this technique be-
cause the imagein which regions aregrown contains only 0s and FORGET
IT
pixels. The percent parameter passes through to the nd
cuto
point rou-
tine to threshold the edge detector output. The set
value parameter is the
turned-on pixel in thethreshold
image
array and erode
image
array routines.
Finally, the erode parameter determines whether to perform erosion on the
edge detector output. If erode is not zero, it is the threshold parameter for
erode
image
array.
10.5.2 Gray Shades Only
The short gray
shade
region subroutine in Listing 10.2 implements this tech-
nique. This subroutine calls the pixel
grow function. pixel
grow does all the
work since it handles the gray shade region growing and limits the sizes of
the objects. The di, min
area, and max
area parameters play the same role
as in the edge
region routine described above.
10.5.3 Edges and Gray Shade Combined
The technique for combining edges and gray shades is implemented by the
edge
gray
shade
region function in Listing 10.2. The algorithm is:
1. Edge detect the input image
2. Threshold the edge detector output
3. Erode the edges if desired
4. Read the input image again
5. Put theedgevalues on top ofthe input imagesettingthemto FORGET
IT
6. Grow gray shade regions while ignoring the edges
The dierences between edge
region and edge
gray
shade
region are in
steps 4 and 5. At this point, edge
gray
shade
region reads the original input
image again and overlays it with the detected edges. Step 8 grows gray
shade regions while ignoring the detected edges. Steps 1 through 7 generate
an image like the left side of Figure 10.3. Step 8 generates the right side of
Figure 10.3.
Figures 10.20 through 10.23 illustratethese techniques on theaerial image
of Figure 10.4. Figure 10.20 shows the result of the Sobel edge detector after
erosion. The edges outline the major objects in the image fairly well.
10.5. THE THREE NEW TECHNIQUES
147
Figure 10.20: Sobel Edge Detector Output from Figure 10.4 (after Erosion)
Figure 10.21 shows the result of the edge-only segmentation of Figure
10.4. It is the result of growing the black regions of Figure 10.20. This is a
good segmentation as it denotes the house trailers, roads, trees, and parking
lots. This is not just the negative image of Figure 10.20. Regions too small
and too large were eliminated.
Figure 10.21 is the result of the gray-shade-only segmentation of Figure
10.4. This segmentation also found the major objects in the image. The
combination of edge and gray shade segmentation in Figure 10.26 shows the
edges of Figure 10.20 laid on top of the input image of Figure 10.4. Figure
10.23 shows the nal result of growing gray shade regions inside these edges.
This segmentation has better separation of objects than the gray-shade-only
segmentation of Figure 10.21. The edges between the objects caused this
spacing.
Which segmentation is best? That is a judgment call. All three segmen-
tations, however, are better than those produced by the simple techniques in
Chapter 9.
Figures 10.24, 10.25, and 10.26 show the results of the three techniques
applied to the house image of Figure 10.5. The edge-only segmentation of
Figure 10.24 is fairly good as it denotes most of the major objects in the
image. The gray-shade-only result in Figure 10.25 is not very good because
148 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
Figure 10.21: Result of Edge-Only Segmentation of Figure 10.4
Figure 10.22: Result of Gray-Shade-Only Segmentation of Figure 10.4
Documents you may be interested
Documents you may be interested