Bradley 二值化演算法
介紹
在本教學中，我們將引導您完成使用 Bradley 二值化演算法將 PDF 頁面轉換為 TIFF 影像的過程。 Aspose.PDF for .NET 簡化了此任務，讓您可以輕鬆自動化和簡化文件工作流程。
先決條件
在我們開始之前，請確保您具備以下條件：
第 1 步：設定您的項目
首先，在 IDE 中建立一個新的 C# 專案並匯入必要的命名空間：
using System.IO;
using System;
using Aspose.Pdf;
第 2 步：定義文檔目錄
指定 PDF 文件所在目錄的路徑以及 TIFF 影像的輸出路徑：
string dataDir = "YOUR DOCUMENT DIRECTORY"; // PDF 檔案的路徑
該目錄將儲存來源 PDF 和轉換後的 TIFF 檔案。
第 3 步：載入 PDF 文檔
開啟您要轉換的PDF文件：
Document pdfDocument = new Document(dataDir + "PageToTIFF.pdf");
代替PageToTIFF.pdf與您的 PDF 檔案的名稱。
步驟 4：指定輸出路徑
定義產生的 TIFF 檔案的輸出路徑：
string outputImageFile = dataDir + "resultant_out.tif";
string outputBinImageFile = dataDir + "37116-bin_out.tif";
第5步：設定影像解析度
設定 TIFF 影像的解析度。較高的 DPI 將產生更好的影像品質：
Resolution resolution = new Resolution(300);
步驟 6：設定 TIFF 設定
配置 TIFF 影像的設置，包括壓縮和色彩深度：
TiffSettings tiffSettings = new TiffSettings
{
Compression = CompressionType.LZW,
Depth = Aspose.Pdf.Devices.ColorDepth.Format1bpp
};
使用 1bpp（每像素 1 位元）準備影像以進行二進位輸出。
步驟 7：建立 TIFF 設備
建立一個將處理轉換的 TIFF 設備：
TiffDevice tiffDevice = new TiffDevice(resolution, tiffSettings);
步驟 8：將 PDF 頁面轉換為 TIFF
將 PDF 的第一頁轉換為 TIFF 影像：
tiffDevice.Process(pdfDocument, outputImageFile);
步驟 9：應用 Bradley 二值化演算法
現在，應用 Bradley 演算法將灰階 TIFF 影像轉換為二值影像：
using (FileStream inStream = new FileStream(outputImageFile, FileMode.Open))
{
using (FileStream outStream = new FileStream(outputBinImageFile, FileMode.Create))
{
tiffDevice.BinarizeBradley(inStream, outStream, 0.1);
}
}
這BinarizeBradley方法採用兩個文件流（輸入和輸出）和一個閾值。根據需要調整閾值以獲得最佳結果。
第10步：確認轉換成功
最後確認轉換成功：
Console.WriteLine("Conversion using Bradley algorithm performed successfully!");
結論
恭喜！您已成功將 PDF 頁面轉換為 TIFF 影像，並使用 Aspose.PDF for .NET 套用 Bradley 二值化演算法。此過程對於文件歸檔、OCR 和其他專業應用程式至關重要。憑藉高品質的解析度和高效的壓縮，您的文件影像將清晰且尺寸易於管理。
常見問題解答
什麼是布拉德利演算法？
Bradley 演算法是一種二值化技術，透過根據周圍環境確定每個像素的自適應閾值，將灰階影像轉換為二值影像。
我可以使用此方法將多個 PDF 頁面轉換為 TIFF 嗎？
是的，您可以修改Process方法會循環遍歷文件中的所有頁面進行轉換。
將 PDF 轉換為 TIFF 的最佳解析度是多少？
對於高品質影像，通常建議使用 300 DPI 的分辨率，但您可以根據您的特定需求進行調整。
顏色深度中的 1bpp 意味著什麼？
1bpp（每像素 1 位元）表示影像將是黑白的，每個像素要麼全黑，要麼全白。
Bradley演算法適合OCR嗎？
是的，Bradley 演算法經常用於 OCR 預處理，因為它可以增強掃描文件中文字的對比度，從而提高識別準確性。