Chapter 2 Guia de referência rápida

Chapter 2
Guia de referência rápida
2-
Este capítulo descreve como começar a usar rapidamente o SDK para captura de imagens
RasterMaster para a plataforma JavaTM.
Caso você não encontre a informação desejada neste manual, insira um pedido de suporte no
endereço www.support.snowbound.com solicitando uma amostra específica para obter informações
sobre o método ou para ajudar a encontrar as informações necessárias. Estamos empenhados em
auxiliar nossos clientes e estamos aprimorando constantemente nossos produtos com base em
sugestões de clientes como você.
Manual de referência do programador de plataforma JavaTM do SDK para captura de imagens Snowbound RasterMaster
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Guia de referência rápida com a amostra de conversão
Guia de referência rápida com a amostra de conversão
A maneira mais rápida de começar é executar a amostra de conversão que acompanha este
produto. A amostra de conversão converterá e exibirá qualquer tipo de documento suportado
ao formato de arquivo desejado. É possível localizar as amostras no seguinte diretório: [RM
Java install dir]\Samples\com\snowbound\samples. Para mais informações,
consulte Appendix E, ‘‘Java Samples’’ sobre como localizar e executar a ‘Convert’’ amostra.
A amostra de conversão utiliza três rotinas que são a essência do RasterMaster:
1. ‘‘IMG_decompress_bitmap(String, int)’’ - Lê documentos em qualquer formato
e converte-os em uma imagem do Snowbound válida.
2. ‘‘IMG_display_bitmap(java.awt.Graphics, int, int, int, int)’’ - Exibe a imagem Snowbound
válida.
3. ‘‘IMG_save_bitmap(byte, int)’’ - Salva a imagem Snowbound válida em qualquer formato
disponível.
As funções acima são descritas em detalhes em outras seções deste manual. Este manual
também inclui os seguintes tópicos:
1. Como ler e salvar documentos com várias páginas. Para mais informações, consulte
Chapter 17, ‘‘Saving and Reading Multi-page Images’’.
2. Como ajustar os atributos de cor, compactação e resolução de documentos para melhor
desempenho ou maior ou menor qualidade de imagem. Para mais informações, consulte
Chapter 7, ‘‘Color Reduction Methods’’ e Chapter 8, ‘‘Color Promotion Methods’’.
3. Como extrair texto e localizar texto em documentos. O software Snowbound não oferece
suporte para OCR (reconhecimento ótico de caracteres). Portanto, só é possível extrair texto
de documentos que contêm texto. Use o RasterMaster em conjunto com ferramentas de OCR
de outras empresas se precisar extrair o texto de imagens de documentos digitalizados.
Incluímos diversas amostras de código para ajudá-lo a começar. As amostras estão localizadas
em Appendix E, ‘‘Java Samples’’. Além disso, indexamos nossa documentação em modo de
pesquisa para ajudá-lo a encontrar rapidamente o que está procurando.
Caso você tenha dúvidas, entre em contato com o serviço de suporte pelo endereço
www.support.snowbound.com .
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Exibir demonstrações contidas na biblioteca
Exibir demonstrações contidas na biblioteca
Siga as instruções abaixo para executar uma demonstração:
1. Abra qualquer uma das amostras no ambiente de desenvolvimento. Por exemplo: Eclipse.
2. Adicione uma referência a esses dois arquivos jar: Snow.jar e snowbndcommon.jar.
3. Execute a amostra como aplicativo Java ou applet.
Demonstrações de aplicativos
A Tabela 2-1 contém demonstrações de aplicativos disponíveis. Para obter mais informações
sobre as demonstrações deste SDK, consulte o apêndice denominado Appendix E.
Tabela 2-1: Demonstrações de aplicativos disponíveis
Aplicativos
Demonstração
Exibição e anotações
DemoApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\annappDemo
AnnApp). Consulte ‘Viewing and Annotations’’ para mais
informações.
Convert
ConverterApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\converter\
classes). Consulte ‘‘Convert’’ para mais informações.
Loadandsave
LoadAndSaveApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\
loadandsave\classes). Consulte ‘‘Loadandsave’’ para mais
informações.
Impressão
PrintingApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\printing\
classes). Consulte ‘‘Printing’’ para mais informações.
Swing
DemoSwingApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\Swing/
classes). Consulte ‘‘Swing’’ para mais informações.
Miniaturas
ThumbnailsApp.class
(\Samples\com\snowbound\samples\thumbnails
\classes). Consulte ‘‘Thumbnails’’ para mais informações.
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Adicionar classe Snowbnd do RasterMaster ao aplicativo
Adicionar classe Snowbnd do RasterMaster ao aplicativo
Todas as classes integrantes do SDK RasterMaster para a plataforma Java acompanham o pacote
Snow. Use a instrução de importação para acessar as classes.
_________________________________________________________________________
Exemplo:
import Snow.*;
ou
import Snow.Snowbnd;
_________________________________________________________________________
Adicionar classes ao diretório classpath
O Snow.jar que contém as classes RasterMaster deve ser adicionado ao diretório incluído na
variável do ambiente CLASSPATH. Se não estiverem no CLASSPATH ou se a variável de
ambiente CLASSPATH não for especificada, é possível adicioná-los com a instrução abaixo.
SET CLASSPATH=C:\JAVA
Especificar o classpath para compilação
É possível também especificar o caminho de uma compilação e tempo de execução no classpath
como um parâmetro para a máquina virtual por meio da instrução abaixo.
c:\jdk1.5\bin\java -classpath c:\snowbound\; MySnowClass
NOTE
Ao utilizar o classpath, especifique o diretório pai do diretório Snow. Por
exemplo: se os arquivos de classe do Snowbound estiverem localizados no
diretório c:\snowbound\snow, o classpath para as classes
Snowbound será c:\snowbound. Além disso, é possível colocar
as classes em um subdiretório Snow abaixo dos diretórios de classes.
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Adicionar classe Snowbnd do RasterMaster ao aplicativo
Objeto de imagem Snowbound
O objeto de imagem Snowbnd é a classe API principal do SDK Snowbound, representando uma
única imagem e todas as suas operações relacionadas, como descompactar, fazer panning, rolagem,
zoom e outros. Basta colocar snow.jar no classpath e, em seguida, adicionar um objeto de
imagem Snowbnd ao aplicativo para ter acesso fácil as funcionalidades de leitura, manipulação,
visualização e salvamento de imagens do RasterMaster.
Para construir um novo objeto Snowbnd
Para construir um objeto Snowbnd, use o construtor padrão a seguir.
Snowbnd Simage = new Snowbnd();
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Visão geral do sistema
Visão geral do sistema
O kit de ferramentas SDK RasterMaster para plataforma JavaTM foi escrito inteiramente em
linguagem de programação Java, o que possibilita um desenvolvimento rápido e compatibilidade
entre plataformas. Tanto aplicativos como applets podem ser escritos com o kit de ferramentas.
Para determinar os requisitos de sistema
Os requisitos de sistema para instalação do SDK RasterMaster para a plataforma Java são:
• Kit de desenvolvimento para plataforma Java (JDK), versão 1.4_10 ou superior.
• Os requisitos mínimos de memória estão relacionados ao tamanho da imagem e buffers
necessários. Os buffers podem requerer diversos megabytes caso as imagens sejam
grandes. Para mais informações, consulte ‘‘Para determinar os requisitos de memória’’.
• Máquina virtual (contate o seu fornecedor de hardware para saber se a máquina virtual está
disponível para a sua plataforma).
Para determinar os requisitos de memória
A quantidade de memória necessária para a leitura de documentos pode variar dependendo
do tamanho dos documentos e do número de documentos processados em um certo momento.
Pode ser necessário aumentar a quantidade de memória nos seguintes casos:
• Ao converter os documentos de preto e branco, para tons de cinza, para coloridos (aumento
dos bits por pixel).
• Ao alterar os formatos de documentos compactados para descompactados (compactação
com perdas para dados de imagem não processados).
• Ao alterar a resolução dos documentos de baixa para alta resolução (aumento dos pontos
por polegada/qualidade).
• Ao alterar o tamanho das imagens de ficha pequena para tamanho de impressão grande
(aumento do número de pixels).
Geralmente, documentos com maior qualidade requerem mais memória para processamento.
A Snowbound Software não possui um "tamanho único" recomendado para memória, pois
os nossos clientes têm uma variedade de documentos e diferentes tolerâncias para o nível de
qualidade de impressão. No entanto, é possível duplicar o tamanho da memória disponível para
tentar solucionar o problema. Aumente a capacidade da memória até que as mensagens de erro
de memória não sejam mais exibidas. Se o problema não for solucionado ao atingir o limite
de memória física, proceda da seguinte maneira:
• Diminua o número de documentos abertos ao mesmo tempo.
• Diminua a qualidade das imagens solicitadas ao reduzir os bits por pixel, resolução ou tamanho.
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Visão geral do sistema
Para calcular a quantidade de memória necessária para uma imagem, é preciso saber o tamanho
da imagem em pixels e o número de bits por pixel da imagem (preto e branco = 1, tons de cinza
= 8, colorida = 24). Se você não souber a altura ou a largura em pixels, mas souber o tamanho
em polegadas e o dpi (pontos por polegada) da imagem, calcule o tamanho em pixels como
(largura em polegadas*pontos por polegada) = largura em pixels.
Para calcular a quantidade de memória (em bytes), multiplique a largura, altura e o número de bits
por pixel. Em seguida, divida por 8 para converter os bits em bytes. Veja o exemplo a seguir:
(altura em pixels * largura em pixels * bits por pixel)/ 8 = tamanho da imagem em bytes
A Tabela 2-2 contém exemplos de requisitos de memória com base no tamanho das imagens.
Tabela 2-2: Requisitos de memória com base no tamanho da imagem
Tamanho da imagem
Requisitos de memória
24 bits por pixel, imagem de 640 x 480
640 * 480 * (24 / 8) = 921600 bytes
1 bits por pixel, imagem de 8,5 x 11 pol., 300 dpi
(2550 pixels por 3300 pixels)
2550 * 3300 * (1 / 8) = 1051875 bytes
24 bits por pixel, imagem de 8,5 x 11 pol., 300 dpi
(2550 pixels por 3300 pixels)
2550 * 3300 * (24 / 8) = 25245000 bytes
(25 megabytes)
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