open pdf form itextsharp c# : Delete text from pdf software control project winforms web page wpf UWP Proceedings_ICDD201517-part1617

Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
Fig. 5:  The block diagram of the virtual instrument.  Isothermal transformation.vi 
3.2 Isobaric transformation 
3.2.1   Graphical user interface 
The virtual instrument Isobaric transformation.vi
The Front  Panel  of this  instrument is  included in figure  no. 6.  It  contains a numeric 
control  (for  determining  the  amount  of  substance),  a  Gauge  control  (for  determining  the  
pressure), a  Tank control (for determining the volume of gas), a Vertical Pointer Slide indicator 
(for temperature displaying), an indicator  XY Graph (for viewing the graphical representation of 
Gay-Lussac law) and a Table Control object (for displaying the pressure, the volume and the V/T  
ratio). 
Fig. 6:  The front panel of the virtual instrument.  Isobaric transformation.vi 
170
Delete text from pdf - delete, remove text from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Allow C# developers to use mature APIs to delete and remove text content from PDF document
delete text pdf acrobat; how to delete text in pdf preview
Delete text from pdf - VB.NET PDF delete text library: delete, remove text from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Programming Guide to Delete Text from PDF File
pdf editor online delete text; delete text from pdf preview
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
3.2.2   How to use it 
Fix  the amount of substance and pressure: change the  volume,  Vertical Pointer  Slide 
indicator showing the variation of the temperature. 
Having the quantity  of substance and the pressure fixed, it can be seen the graphical 
representation of Gay-Lussac law and the values of volume, temperature and their ratio, included 
in the table. 
3.2.3   Block Diagram 
The block diagram of this virtual instrument is included in figure no. 7. It contains a 
While Loop which allows continuous running of application as long as a boolean value of true is 
sent to the conditional terminal (Continue if True). 
The diagram contains two Formula Nodes and one For Loop. The first Formula Node 
transforms the value of pressure in Pa (Pascals), multiplying the value introduced by the user with 
 and  determines  the  value  of  current  temperatue  of  the  gas  according  to  the  amount  of 
substance, pressure and volume. 
The second Formula Node with the For Loop  are used for generating three 1D arrays 
which  contain  the  values  of  volume,  temperature  and  V/T  ratio.  These  three  1D  arrays  are 
assembled in a 2D array (using Build Array function) that, after transposition (using Transpose 
2D Array function) and formatting (using Number to Fractional String function), is displayed with 
Table Control object. Also, the first two mentioned 1D arrays  are assembled into a cluster using 
the  Bundle  function,  it
’s  output  being  connected  to  the  XY  Graph  indi
cator  for  viewing  the 
graphical representation of Gay-Lussac law. 
Fig. 7:  The block diagram of the virtual instrument.  Isobaric transformation.vi 
3.3 Isochoric transformation 
3.3.1   Graphical user interface 
The virtual instrument Isochoric transformation.vi
The Front  Panel  of this  instrument is  included in figure  no. 8.  It  contains a numeric 
control (for determining the amount of substance),  a  Tank control (for determining the volume of 
gas),  a  Vertical  Pointer Slide  control  (for determining the  temperature), a  Gauge  indicator(for 
displaying current pressure), an XY Graph indicator (for viewing the graphical representation of 
171
VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.
›› VB.NET PDF: Delete PDF Page. VB.NET PDF - How to Delete PDF Document Page in VB.NET. Visual Basic Sample Codes to Delete PDF Document Page in VB.NET Class.
remove text from pdf reader; delete text pdf file
C# PDF Page Delete Library: remove PDF pages in C#.net, ASP.NET
Page: Delete Existing PDF Pages. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Delete PDF Page. C#.NET PDF Library - Delete PDF Document Page in C#.NET.
how to delete text in pdf file; remove text watermark from pdf
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
Charles’ 
law) and a Table Control indicator (for displaying the pressure, the volume and the ratio 
between p and T). 
Fig. 8:  The front panel of the virtual instrument.  Isochoric transformation.vi 
3.3.2   How to use it 
Fix  the  amount  of  substance  and  volume:  change  the  temperature,  Gauge  indicator 
showing the variation of the pressure. 
Having the  quantity of  substance  and the  volume  fixed, it can be seen  the  graphical 
representation of 
Charles’
law and the values of pressure, temperature and their ratio, included in 
the table. 
3.3.3   Block Diagram 
The block diagram of this virtual instrument is included in figure no. 9. It contains a 
While Loop which allows continuous running of application as long as a boolean value of true is 
sent to the conditional terminal (Continue if True). 
The diagram contains two Formula Nodes and one For Loop. The first Formula Node 
transforms the value of temperature from Celsius degrees to kelvins and determines the value of 
current pressure of the gas according to the amount of substance, volume and temperature. 
The second Formula Node with the For Loop  are used for generating three 1D arrays 
which  contain  the  values  of  temperature,  pressure  and  p/T  ratio.  These  three  1D  arrays  are 
assembled in a 2D array using Build Array function. The new array, after transposition (using 
Transpose  2D Array function) and  formatting (using  Number  to Fractional  String function), is 
displayed with Table Control object. Also, the first two mentioned 1D arrays  are assembled into a 
cluster using the Bundle function. It
’s output 
is connected sto the XY Graph indicator for viewing 
the graphical representation of 
Charles’ 
law. 
172
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Text. VB.NET PDF - Extract Text from PDF Using VB. How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application.
how to erase in pdf text; how to erase text in pdf
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
XDoc.PDF ›› C# PDF: Extract PDF Text. C# PDF - Extract Text from PDF in C#.NET. Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File.
how to erase pdf text; how to delete text from pdf
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
Fig. 9:  The block diagram of the virtual instrument.  Isochoric transformation.vi 
3.3 Calculation of the thermodynamic work performed during processing 
3.3.1   Graphical user interface 
The virtual instrument Thermodynamic works of the transformations.vi
The Front Panel of this instrument is included in figure no. 10. It includes 2 clusters, for 
isothermal  transformation  and  isobaric  transformation  (thermodynamic  work  for  isochoric 
transformation is 0). The first cluster (for isothermal transformation) contains a numeric control 
(for determining the amount of substance), a Vertical  Pointer Slide control (for determining the  
temperature), a  Tank control (for determining the volume of gas), and two Gauge controls (for 
determining the initial and the final pressure). The second cluster (for isobaric transformation) 
contains  a  Gauge  control  (for  determining  the  pressure  of  gas)  and  two  Tank  controls  (for 
determining the initial and the final volume of the gas). Also, there are two numeric indicators for 
displaying the thermodynamic works of the transformations. 
Fig. 10:  The front panel of the virtual instrument.  Thermodynamic works of the 
transformations.vi 
173
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
Text to PDF. C#.NET PDF SDK - Insert Text to PDF Document in C#.NET. Providing C# Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page with .NET PDF Library.
remove text from pdf preview; delete text pdf acrobat professional
C# PDF Text Search Library: search text inside PDF file in C#.net
Text: Search Text in PDF. C# Guide about How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information with .NET PDF Control.
delete text in pdf file online; online pdf editor to delete text
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
3.3.2   How to use it 
Fix the values and see the thermodynamic work calculated for each transformation. 
3.3.3   Block Diagram 
The block diagram of this virtual instrument is included in figure no. 9. It contains a 
While Loop which allows continuous running of application as long as a boolean value of true is 
sent to the conditional terminal (Continue if True). 
The diagram contains two Unbundle functions which unbundle the datas from clusters, a 
Division  function  which calculates  the ratio  between pi  and pf, a  Natural Logarithm  function 
which computes the base e natural logarithm of that ratio and a Formula Node which calculates L. 
It also contains a Substraction and a Multiplication function. Two numeric indicators display the 
results. 
Fig. 11:  The block diagram of the virtual instrument.  Thermodynamic works of the 
transformations.vi 
 Conclusions 
I chose to use LabVIEW Virtual Instrumentation for simple transformation of the ideal gas 
for  several  reasons:  enhanced  flexibility  of  the  configurations  of  measuring  systems,  high 
reliability  of  the  components,  increased  accuracy  of  information  processing,  the  capability  to 
perform  more  complex  processings  and  a  greatly  reduced  cost  compared  with  conventional 
devices. 
Regarding future developments,  I am working on the  virtual instruments for  the  adiabatic 
transformation  (Q=0,  where  Q  represents  the  heat)  and  the  graphical  interpretations  of  this 
transformation’s thermodynamic work, using mathematical modelling of Poisson’s ecuation.
Also, in  developing  is the  implementation  of  Remote Panels function of this software  for 
these virtual  instruments. This function  allows to  operate the front panel on a  machine that is 
separate from where the VI resides and executes, within a web page for example. 
174
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
C#.NET PDF SDK - Convert PDF to Text in C#.NET. Integrate following RasterEdge C#.NET text to PDF converter SDK dlls into your C#.NET project assemblies;
delete text pdf document; how to delete text from pdf document
C# PDF metadata Library: add, remove, update PDF metadata in C#.
Allow C# Developers to Read, Add, Edit, Update and Delete PDF Metadata in .NET Project. Remove and delete metadata from PDF file.
how to erase in pdf text; how to remove text watermark from pdf
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
References
[1] T. Anghel, LabVIEW Interactive simulations with applications in physics, Blue Publishing, Cluj-
Napoca, 2010. 
[2] L. Arsenoiu and T. Savu, LabVIEW Programming fundamentals, PrinTech Publishing, Bucharest, 1998. 
[3] C. Gherbanovschi and N. Gherbanovschi, Physics: Manual for 10
th
grade, Niculescu ABC Publishing, 
Bucharest, 2004. 
[4] Y. Yang, LabVIEW Graphical Programming Cookbook, Ebook Pack Publishing, 2013. 
[5] http://www.ni.com/labview/ 
[6] http://www.wikipedia.org  
[7] 
M. N. Țoc
Simple transformations of the ideal gas 
LabVIEW simulations, The papers of  National 
conference of  informatics for students 
“Programming, Comunication, Imagination, Design” (PCID), Ist 
Edition, Sibiu, 2015 
ȚOC MARIUS
-NICOLAE 
”Horea, Cloșca și Crișan”
National College of Alba Iulia 
Mathematics-Informatics intensively Informatics 
No. 11, 1 Decembrie 1918 Avenue,  Alba Iulia 
ROMANIA 
E-mail: toc.marius@gmail.com 
175
Fifth International Students Conference on Informatics 
Imagination, Creativity, Design, Development 
ICDD 2015, May 21-23 
Sibiu, Romania 
Handwritten digit recognition algorithm 
Eva Tuba 
Teacher Coordinator: Milan Tuba
Abstract 
Higher level of image processing usually contain some kind of recognition. Digit recognition is 
common in applications and handwritten digit recognition is an important subfield. Handwritten digits 
are characterised by large variations so template matching, in general not very efficient, is even less 
appropriate. In this paper we describe an algorithm and application for handwritten digit recognition 
based on projections histograms. Classification is facilitated by artificial neural network. 
 Introduction 
Digital images have been introduced recently but very quickly become present almost anywhere. 
Digital image processing is nowadays one of the most used techniques [1]. It consists of many 
different algorithms, some of them for low level image conditioning and some of them for higher 
level image understanding. One of the common goals of higher level processing is to recognize 
different objects in  the image.  Handwritten  digit  recognition  is  one  such  application  used for 
various purposes.  It  is  used, for  example,  in post offices  for mail  sorting, in banks  for check 
processing, form data entry etc. Handwritten digit recognition requires accuracy and speed.  Many 
algorithms have developed for solving  this problem, but it is  still interesting enough topic for 
researchers to search for algorithms that provide better results. 
This paper is organised as follows. Section 2 presents two  main theories for handwritten digit 
recognition.  After  that,  in  Section  3,  problem  of  classification  and  usage  of  artificial  neural 
networks  for  classification  will  be  explained.  At  the  end,  in  Section  4  there  is  a  detailed 
description of proposed algorithm followed by experimental results.  
 Handwritten digit recognition
Digit recognition has many purposes. One of more used purposes is recognition of licence plates 
on cars [2], [3]. Licence plate digits are all of same shape and with clearly written symbols. That 
means that we could use template matching technique, but only under condition that licence plate 
is always recorded under same angle or, at least, under limited number of angles. Handwritten 
digit recognition is much bigger problem. There is huge number of different writing styles, angles, 
pencil thicknesses etc. For their recognition we need different algorithms. 
176
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
2.1 Template matching 
The first idea of the algorithm for object recognition is to simulate the process of humans for this 
task. Humans use for object recognition and their identification a process that is called template 
matching [4]. When we try to identify some object or a person, we automatically compare it with 
stored information based on our past experiences. This process is very quick for humans and often 
we are not even aware that knowing what we are looking at is the result of any process at all. 
Even though this is a very easy and natural process for us, it has various problems when it comes 
to simulating it.  
In order to recognize a handwritten digit using template matching tehnique, handwritten digit is 
compared with tamplates stored in memory. If the good match is found, digit is recognized based 
on that match. For example, we are looking at pattern that has two circles, one above the other 
connected  in  one  point.  Looking  for  a  good  match  by  compering  this  pattern  with  various 
templates should be done when the pattern is compared to the template for digit  eight. Pattern 
would be recognized and identified as digit eight. However, template matching has problem with 
tamplates variability. In Fig. 1 digit eight written by different people are presented. Every digit 
from  Fig.  1  needs a  matching  template. Similarily,  numerous  variations in  size and orietation 
requaire their templates. The conclusion is that for just one digit we need a very large number of 
templates (templates for variations in size, orientation, form, style etc.) and that would certainly 
lead to crossing to templates for some other digit.  
Fig. 1: Examples of handwritten digit eight 
2.1 Feature detection 
In  order  to  accomodate  variability  of  patterns  new  theory  was  developted,  theory  of  feature 
detection. Each type of pattern is stored as set of its features. Number of features is determined 
and object that we want to recognize and indetify  is broken down into its component features. 
This features are compared with stored patterns features and is indetified according to the best 
match, the greatest feature overlap. For example, for digit four stored set of features can be two 
vertical lines, one horizontal line. 
Performance of algorithms that use feature detection theory depend on the choices of features. In 
this paper will present and compare results for few different set of fetures. 
 Classification 
The problem of classification consistes of classifying unknown instance into one of the offered 
categories – classes. Each instance (in our case handwritten digit) is represented by some selected 
set of its features. Also, each instance can have a feature that represents the class to which the 
instance belongs. Classification consists of determining the value of the feature for the class based 
on  the  remaining  features  of  the  instance.  Classification  is  one  of  the  most  common  task  of 
machine learning. 
Commonly used models for classification are support vector machines (SVMs) [5], [6], [7]. SVMs 
are  supervised  learning  models.  Learning  algorithm  is  associated  with  SVM  and  then  this 
algorithm analyzes data and recognizes patterns.   
177
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
3.1 Neural networks 
Artificial  neural  networks  (ANN)  are  one  of  the  algorithms  for  machine  learning.  Machine 
learning is a field of artificial intelligence. One definition could be that it is a scientific discipline 
that deals with the construction of adaptive computing systems that are capable of improving their 
performance using information from the experience. Machine learning can be also defined as the 
discipline that studies the generalization and construction and analysis algorithms that generalize. 
Artificial  neural networks,  commonly referred  to  as  neural  network  (NN), are  a mathematical 
model or computer developed model. First idea for ANN was to try to mimic the structure and 
functional aspects of biological neural networks, but with time this idea was abandoned. 
Artificial neural network consists of interconnected artificial neurons and processes information 
using computing approach called connectionism. In most cases, ANN is a flexible system that 
changes its structure based on  external or internal information  that flows through the network 
during the learning phase. Modern NNs are nonlinear modelling tools for statistical data, usually 
used for modelling complex relations between inputs and outputs or to find patterns in the data. 
Fig.2: Artificial neural network 
 Our proposed algorithm 
In this paper images will be represented as few different sets of features. Results of accuracy for 
different sets will be presented. Software needed for extracting features is written in C#. For input 
image, software generate output file that contains features. This output file is input file for ANN. 
Algorithms for handwritten digit recognition (and object character recognition) have three steps. 
First  step  is  to  prepare  image  for  processing.  This  pre-processing  faze  is  very  important  for 
algorithm. This step should remove irrelative data and data that could have negative influence on 
recognition.  Usual steps in  this faze are binarization,  normalization,  smoothing and  denoising. 
Binarization is the process that convert image into black and white image (pixels can have one of 
two  values, 0  or  1). Normalization  is  scaling technique.  The  aim of smoothing is to suppress 
image noise. Smoothing removes salt and pepper, but also smooth the edges. Denoising is usually 
done by media filter. It completely remove noise and it does not blur the edges.  
Handwritten  digit  recognition  is  very  important  problem  in  object  character  recognition 
because of  earlier  named  reasons,  but  also it  is used  as  test  case for  different theories for 
pattern recognition and algorithms  for machine  learning.  For  these reasons, a  few  standard 
databases  of handwritten  digits  images are made  for  testing.  In those databases  images are 
pre-processed. One of well-known database is CENPARMI, MNIST and CEDAR [8], [9].  
178
Fifth International Students Conference on Informatics 
ICDD 2015 
May 21-23, 2015, Sibiu, Romania 
MNIST database is used for testing the proposal algorithm, so the algorithm does not include 
pre-processing  step  [10],  [11].  Today,  MNIST  is  standard  database  for  testing  machine 
learning algorithms. MNIST database was made from NIST special databases SD3 and SD7. 
Those two databases were made for purpose of training and testing for the First Census OCR 
Systems Conference. Those two databases were collected from completely different sources 
and that was problem for machine learning. Results of very good algorithm could be very poor 
because of that reason. MNIST database is created in order to overcome this problem. MNIST 
database contains  60,000 images  for  training  and 10,000 images for testing. Images in this 
database are white digit with black background.  
Fig. 3: Example of MNIST database 
4.2 Feature extraction 
Feature extraction is the second step in algorithm for handwritten digit recognition. This step is 
crucial for performance of the algorithm. The accuracy of classification will depend on how well 
the features are selected and extracted. As result images are represented as set of features.  
In our algorithm we  will  represent every digit  as a projection histogram. Projection histogram 
represents number of pixels that belong to digit per axis. As first axis we took axis x=0. On Fig. 4 
are shown histograms for all 10 digits. 
Fig. 4: Projection histogram (x=0) 
From histograms we can see that some histograms have more elements (which means that original 
picture has more white pixels) then others. For example, number one has less elements than all 
other numbers, while numbers five, eight and nine has the most elements. This characteristic can 
be used as feature of the number we are trying to recognise, but in that case the thickness of a 
pencil  would  play  a  major  role.  Aside  total  number  of  elements  we  can  see  that  digits  are 
differentiated by number of pixels in columns too. We can take digits  zero, three and eight as 
examples. On the Fig. 5 are presented histograms for those numbers. Zero has less pixels in the 
middle than at the sides. For number eight histogram is reversed, it has more pixels at the sides 
then in the middle. Number three is like the number eight which was cut part of the left side. 
Histograms for this two numbers are similar, but number three has less pixels at the left side. 
179
Documents you may be interested
Documents you may be interested