pdf viewer in mvc c# : How to copy pictures from pdf to powerpoint control Library platform web page asp.net html web browser TET-4.2-manual8-part1745

6.3  Chinese, Japanese, and Korean Text 81
Table 6.1 CJK compatibility decomposition examples (suboptions for the decompose option)
decomposition 
name
description
affected Unicode characters
decompositions 
enabled (default)
decompositions 
disabled
narrow
Narrow (hankaku) 
compatibility char-
acters
U+FF61-U+FFDC,
U+FFE8-U+FFEE
small
Small forms for CNS 
11643 compatibility
U+FE50-U+FE6B
square
CJK squared font 
variants
U+3250,
U+32CC-U+32CF,
U+3300-U+3357,
U+3371-U+33DF,
U+337B-U+337F,
U+33FF,
U+1F131-U+1F14E,
U+1F190,
U+1F200,
U+1F210-U+1F231
vertical
Vertical layout pre-
sentation forms
U+309F,
U+30FF,
U+FE10-U+FE19
U+FE30-U+FE48
wide
Wide (zenkaku) com-
patibility forms
U+3000,
U+FF01-U+FF60,
U+FFE0-U+FFE6
U+30F2
U+FF66

U+002C
U+FE50
U+30AD
U+30ED
U+3314
U+FE37
^
U+007B
£
U+00A3
£
U+FFE1
How to copy pictures from pdf to powerpoint - copy, paste, cut PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed tutorial for copying, pasting, and cutting image in PDF page using C# class code
pasting image into pdf; how to copy a picture from a pdf to a word document
How to copy pictures from pdf to powerpoint - VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for How to Cut or Copy an Image from One Page and Paste to Another
how to copy pictures from a pdf file; copy picture from pdf to word
82
Chapter 6:  Text Extraction
6.4 Bidirectional Arabic and Hebrew Text
TET applies additional processing to correctly extract text from documents with right-
to-left scripts such as Arabic and Hebrew. Since these scripts often contain left-to-right 
text inserts (e.g. numbers), such documents are called bidirectional. Extracting bidirec-
tional text involves one or more of the processing steps mentioned below.
6.4.1 General Bidi Topics
Reorder right-to-left and bidirectional text. Right-to-left sequences and left-to-right 
sequences must be reordered to form the correct sequence of logical text. In granularity 
word or higher TET delivers text in logical order with the following page option (which 
is the default setting):
contentanalysis={bidi=logical}
Bidi processing can explicitly be disabled with the following page option:
contentanalysis={bidi=visual}
Determine the dominant text direction of the page. Not only the characters within a 
word and words within a line are affected by Bidi reordering, but also other aspects of 
page layout recognition. In some cases mixed Bidi lines cannot safely be reordered 
without taking into account the fact that the page is an overall right-to-left or left-to-
right page. In order to make this decision automatically TET checks the dominant text 
direction of the page and adjusts its algorithms depending on whether the page must 
be considered mostly left-to-right or mostly right-to-left.
This decision can be overridden with the bidilevel option. For example, the following 
option list forces right-to-left handling even on pages where the majority of text runs 
left-to-right:
contentanalysis={bidilevel=rtl}
Glyph ordering. The glyph information returned by TET_get_char_info( ) and the Glyph 
elements in TETML are always ordered according to visual order, i.e. from left to right 
for plain horizontal baselines. This left-to-right glyph ordering ensures that client appli-
cations receive glyph coordinates in deterministic ordering without having to check the 
Bidi status of the text. This behavior reflects the fact that the glyphs in Arabic and He-
brew fonts generally have the reference point at the left edge and advance to the right, 
despite the fact that the actual text direction is right-to-left.
6.4.2 Postprocessing Arabic Text
Normalize Arabic presentation forms and decompose ligatures. Arabic characters ex-
ist in up to four different forms for isolated use, at the beginning, in the middle, or at 
the end of a word. These forms can have different Unicode values although semantical-
ly they represent the same character. By default, TET converts all presentation forms to 
the corresponding canonical forms. As shown in Table 6.2 the decompose option can be 
used to preserve presentation forms (see Section 7.3.2, »Unicode Decomposition«, page 
100).
VB Imaging - VB Code 93 Generator Tutorial
pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and PowerPoint. Please create a Windows application or ASP.NET web form and copy the
paste image into pdf form; copy picture from pdf to powerpoint
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
application. In addition, texts, pictures and font formatting of source PDF file are accurately retained in converted Word document file.
copy image from pdf acrobat; how to copy and paste a pdf image
6.4  Bidirectional Arabic and Hebrew Text 83
Since the PDF document may map presentation forms either to the isolated Unicode 
character or one of the presentation forms (e.g. in the document’s ToUnicode CMap), 
TET cannot guarantee that the output contains presentation forms even when decom-
positions are disabled.
Remove Arabic Tatweel character. The Tatweel character U+0640 (also called kashida) 
is often used in Arabic text to stretch words so that they completely fill the line. Since 
the Tatweel doesn’t carry any text information itself it is usually not required in the ex-
tracted text. By default, TET removes Tatweel characters from the extracted text. As 
shown in Table 6.3 the fold option can be used to preserve Tatweel characters (see Sec-
tion 7.3.1, »Unicode Folding«, page 97).
Table 6.2 Processing Arabic presentation forms with the decompose option
description and option list
before 
decomposition
after decomposition
(in logical order)
Decompose final, initial, isolated, and medial presentation forms: 
no decompose option (default) or
decompose=none
or
decompose=
{final=_all medial=_all initial=_all isolated=_all}
Preserve final, initial, isolated, and medial presentation forms:
decompose=
{final=_none medial=_none initial=_none isolated=_none}
Table 6.3 Processing the Tatweel character U+0640 with the fold option
description and option list
before folding
after folding
Remove Arabic Tatweel characters: no fold option (default) or
fold={{[U+0640] remove}} or fold={default}
n/a
Preserve Arabic Tatweel characters (which are removed by default):
fold={{[U+0640] preserve}}
U+FEB2
U+FEB3
U+FD0E
U+FEB4
ҷ
U+0633
ҷ
U+0633
ҷ
U+0633
ҵ
U+0631
ҷ
U+0633
U+FEB2
U+FEB3
U+FD0E
U+FEB4
U+FEB2
U+FEB3
U+FD0E
U+FEB4
ҿ
U+0640
ҿ
U+0640
ҿ
U+0640
C# Imaging - C# Code 93 Generator Tutorial
pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and PowerPoint. Please create a Windows application or ASP.NET web form and copy the
how to copy pictures from pdf; copy and paste image into pdf
C#: Use OCR SDK Library to Get Image and Document Text
color image recognition for scanned documents and pictures in C#. text content from whole PDF file, single PDF page and You can directly copy demos to your .NET
how to cut picture from pdf file; how to copy a picture from a pdf file
84
Chapter 6:  Text Extraction
6.5 Content Analysis
PDF documents provide the semantics (Unicode mapping) of individual text characters 
as well as their position on the page. However, they generally do not convey informa-
tion about words, lines, columns or other high-level text units. The fragments compris-
ing text on a page may contain individual characters, syllables, words, lines, or an arbi-
trary mixture thereof, without any explicit marks designating the start or end of a 
word, line, or column.
To make matters worse, the ordering of text fragments on the page may be different 
from the logical (reading) order. There are no rules for the order in which portions of 
text are placed on the page. For example, a page containing two columns of text could 
be produced by creating the first line in the left column, followed by the first line of the 
right column, the second line of the left column, the second line of the right column etc. 
However, logical order requires all text in the left column to be processed before the 
text in the right column is processed. Extracting text from such documents by simply 
replaying the instructions on the PDF page generally provides undesirable results since 
the logical structure of the text is lost.
TET’s content analysis engine analyzes the contents, position, and relationship of 
text fragments in order to achieve the following goals:
>create words from characters, and insert separator characters between words if de-
sired
>remove redundant text, such as duplicates which are only present to create a shadow 
effect
>recombine the parts of hyphenated words which span more than one line
>identify text columns (zones)
>sort text fragments within a zone, as well as zones within a page
These operations are discussed in more detail below, as well as options which provide 
some control over content processing.
Text granularity. The granularity option of TET_open_page( ) specifies the amount of 
text which is returned by a single call to TET_get_text( ):
>With granularity=glyph each fragment contains the result of mapping one glyph, 
which may be more than one character (e.g. for ligatures). In this mode content anal-
ysis is disabled. TET will return the original text fragments on the page in their origi-
nal order. Although this is the fastest mode, it is only useful if the TET client intends 
to do sophisticated postprocessing (or is only interested in the text position, but not 
in its logical structure) since the text may be scattered all over the page.
>With granularity=word the Wordfinder algorithm will group characters into logical 
words. Each fragment contains a word. Isolated punctuation characters (comma, co-
lon, question mark, quotes, etc.) are returned as separate fragments by default, while 
multiple sequential punctuation characters are grouped as a single word (e.g. a series 
of period characters which simulates a dotted line). However, punctuation treat-
ment can be changed (see »Word boundary detection for Western text« below).
>With granularity=line the words identified by the Wordfinder are grouped into lines. 
If dehyphenation is enabled (which is the default) the parts of hyphenated words at 
the end of a line are combined, and the full dehyphenated word is part of the line.
>With granularity=page all words on the page are returned in a single fragment.
VB.NET Image: VB.NET Codes to Load Images from File / Stream in .
Now you can freely copy the VB.NET sample this VB.NET imaging library with pictures of your provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to copy an image from a pdf to word; paste image on pdf preview
C# Imaging - C# MSI Plessey Barcode Tutorial
Create high-quality MSI Plessey bar code pictures for almost Copy C#.NET code below to print an MSI a document file, like Word, Excel, PowerPoint, PDF and TIFF
how to copy an image from a pdf file; how to copy picture from pdf file
6.5  Content Analysis 85
Separator characters are inserted between multiple words, lines, or zones if the chosen 
granularity is larger than the respective unit. For example, with granularity=word there’s 
no need to insert separator characters since each call to TET_get_text( ) will return exact-
ly one word.
The separator characters can be specified with the wordseparator, lineseparator op-
tions of TET_open_page( ) (use U+0000 to disable a separator), for example:
lineseparator=U+000A
By default, all content processing operations are disabled for granularity=glyph, and en-
abled for all other granularity settings. However, more fine-grain control is possible via 
separate options (see below).
Word boundary detection for Western text. The Wordfinder, which is enabled for all 
granularity modes except glyph, creates logical words from multiple glyphs which may 
be scattered all over the page in no particular order. Word boundaries for Western text 
are identified by two criteria:
>A sophisticated algorithm analyzes the geometric relationship among glyphs to find 
character groups which together form a word. The algorithm takes into account a va-
riety of properties and special cases in order to accurately identify words even in 
complicated layouts and for arbitrary text ordering on the page.
>Some characters, such as space and punctuation characters (e.g. colon, comma, full 
stop, parentheses) are considered a word boundary, regardless of their width and po-
sition. If the punctuationbreaks option in TET_open_page( ) is set to false, the Word-
finder will no longer treat punctuation characters as word boundaries:
contentanalysis={punctuationbreaks=false}
Ignoring punctuation characters for word boundary detection can, for example, be use-
ful for maintaining Web URLs where period and slash characters are usually considered 
part of a word (see Figure 6.5).
Note Word boundary detection for text with ideographic characters works differently; see Section 
6.3.2, »Word Boundaries for CJK Text«, page 79, for more information.
Fig. 6.5
The default setting punctuationbreaks=true 
will separate the parts of URLs (top), while 
punctuationbreaks=false will keep the parts 
together (bottom).
VB.NET Image: VB.NET Code to Create Watermark on Images in .NET
and whether to burn it to the pictures to make Please feel free to copy them to your program provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
how to copy and paste a picture from a pdf document; how to cut pdf image
C# Imaging - Scan RM4SCC Barcode in C#.NET
you can easily detect & decode RM4SCC barcode from scanned documents and pictures in your Load an image or a document(PDF, TIFF, Word, Excel, PowerPoint).
how to copy pictures from pdf file; paste image into preview pdf
86
Chapter 6:  Text Extraction
Dehyphenation. Hyphenated 
words at the end of a line are usu-
ally not desired for applications 
which process the extracted text 
on a logical level. TET will there-
fore dehyphenate, or recombine 
the parts of a hyphenated word. 
More precisely, if a word at the 
end of a line ends with a hyphen 
character and the first word on 
the next line starts with a lower-
case character, the hyphen is re-
moved and the first part of the 
word is combined with the part on the next line, provided there is at least one more line 
in the same zone. Dash characters (as opposed to hyphens) are left unmodified. The 
parts of a hyphenated word will not be modified, only the hyphen is removed. De-
hyphenation can be disabled with the following option list for TET_open_page( ):
contentanalysis={dehyphenate=false}
Shadow and fake bold text removal. PDF documents sometimes include redundant 
text which does not contribute to the semantics of a page, but creates certain visual ef-
fects only. Shadow text effects are usually achieved by placing two or more copies of the 
actual text on top of each other, where a small displacement is applied. Applying 
opaque coloring to each layer of text provides a visual appearance where the majority 
of the text in lower layers is obscured, while the visible portions create a shadow effect.
Similarly, 
word processing 
applications 
sometimes sup-
port a feature for 
creating artificial bold text. In order to create bold text appearance even if a bold font is 
not available, the text is placed repeatedly on the page in the same color. Using a very 
small displacement the appearance of bold text is simulated.
Shadow simulation, artificial bold text, and similar visual artifacts create severe 
problems when reusing the extracted text since redundant text contents which contrib-
ute only to the visual appearance is processed although the text does not contribute to 
the page contents.
If the Wordfinder is enabled, TET will identify and remove such redundant visual ar-
tifacts by default. Shadow removal can be disabled with the following option list for 
TET_open_page():
contentanalysis={shadowdetect=false}
Accented characters. In many languages accents and other diacritical marks are 
placed close to other characters to form combined characters. Some typesetting pro-
grams, most notably TeX, emit two characters (base character and accent) separately to 
create a combined character. For example, to create the character ä first the letter a is 
placed on the page, and then the dieresis character ¨ is placed on top of it. TET detects 
C# Imaging - Scan ISBN Barcode in C#.NET
which can be used to track images, pictures and documents BarcodeType.ISBN); // read barcode from PDF page Barcode from PowerPoint slide, you can copy demo code
how to copy image from pdf to word; how to copy and paste image from pdf to word
VB.NET Image: Easy to Create Ellipse Annotation with VB.NET
ellipse annotation to document files, like PDF & Word ellipse annotation on documents, images & pictures using VB in Visual Studio, you can copy the following
copy image from pdf to word; copy and paste image from pdf
6.5  Content Analysis 87
this situation and recombines both characters to form the appropriate combined char-
acter.
88
Chapter 6:  Text Extraction
6.6 Layout Analysis
TET analyses the layout of text on the page in order to determine the best possible order 
of text extraction. This automatic process can be assisted by several options. If you have 
advance knowledge of the nature of the processed documents you can improve the text 
extraction results by supplying suitable options.
Document styles. Several internal parameters are available for processing documents 
of different layout and style. For example, newspaper pages tend to contain lots of text 
in multiple columns, while business reports often contain comments in the margins, 
etc. TET contains predefined settings for several types of document. These settings can 
be activated with an option list for TET_open_page( ) which looks similar to the follow-
ing:
docstyle=papers
If the type of input documents is known it is strongly recommended to supply suitable 
values of the docstyle page option and (if applicable) also the layouthint page option. 
Supplying the docstyle option activates an advanced layout recognition algorithm. 
However, supplying an unsuitable value for this option may actually create worse re-
sults.
The following types are available for the docstyle option (Table 6.4 contains typical 
examples for some document styles):
>Book: typical book layouts with regular pages
>Business: business documents
>Cad: technical or architectural drawings which are typically heavily fragmented
>Fancy: fancy pages with complex and sometimes irregular layout
>Forms: structured forms
>Generic: the most general document class without any further qualification
>Magazines: magazine articles, usually with three or more columns and interspersed 
images and graphics
>Papers: newspapers with many columns, large pages and small type
>Science: scientific articles, usually with two or more columns and interspersed imag-
es, formulae, tables, etc.
>Search engine: this class does not refer to a specific type of input document, but rath-
er optimizes TET for the typical requirements of indexers for search engines. Some 
layout detection features are disabled to deliver only the raw text and speed up pro-
cessing. For example, table and page structure recognition are disabled.
>Space grid: this class is targeted at list-oriented reports which are often generated on 
mainframe systems. The characteristic of this document class is that the visual lay-
out is generated with space characters instead of explicit positioning of text. When 
processing this kind of document text extraction can be accelerated since some pro-
cessing steps (e.g. shadow detection) can be skipped.
Choosing the most appropriate document style can speed up processing and enhance 
text extraction results.
Complex layouts. Some classes of documents often use very elaborate page layouts. 
For example, with magazines and periodicals TET may not be able to properly deter-
mine the relationship of columns on the page. In such situations it is possible to en-
6.6  Layout Analysis 89
Table 6.4 Document styles
docstyle=book
docstyle=business
docstyle=fancy
docstyle=magazines
docstyle=papers
docstyle=science
docstyle=spacegrid
docstyle=cad
90
Chapter 6:  Text Extraction
hance the extracted text at the expense of processing time. This can be controlled with 
the structureanalysis and layoutanalysis page options, e.g.
structureanalysis={list=true bullets={{fontname=ZapfDingbats}}}
layoutanalysis = {layoutrowhint={full separation=preservecolumns}}
layoutdetect=2
layouteffort=high
Table detection. TET detects tabular structures on the page and structures the table 
contents in rows, columns and cells. Information about tables detected on the page is 
not provided directly by the API, but is only available in TETML output as in the follow-
ing example:
<Table>
<Row>
<Cell colSpan="5">
<Para>
<Word>
<Text>5</Text>
<Box llx="317.28" lly="637.14" urx="324.59" ury="650.29"/>
</Word>
<Word>
<Text>.</Text>
<Box llx="324.60" lly="637.14" urx="328.25" ury="650.29"/>
</Word>
<Word>
<Text>REFERENCES</Text>
<Box llx="335.04" lly="637.14" urx="407.64" ury="647.47"/>
</Word>
</Para>
</Cell>
</Row>
...
</Table>
Documents you may be interested
Documents you may be interested