using System;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Windows.Forms;
using NPOI.POIFS.FileSystem;
using NPOI.XWPF.Extractor;
using NPOI.XWPF.UserModel;
namespace WordPictureExport
{
public partial class FrmMain : Form
{
public FrmMain()
{
InitializeComponent();
}
private void BtnOpenClick(object sender, EventArgs e)
{
ofd.InitialDirectory = Environment.CurrentDirectory;
if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
try
{
var word = new FileStream(ofd.FileName, FileMode.Open);
var d = new XWPFDocument(word);
var pics = d.AllPictures;
//prograss bar
progressBar1.Maximum = pics.Count;
var index = 0;
progressBar1.Value = index;
foreach (var xwpfPictureData in pics)
{
相关推荐
Aspose Word 根据模板导出Word文档
网上有很多的关于WORD模板操作的文章,本人看了后,总是被其中一些关键点给打断了,在经过多次测试后,总算是成功生成了自己的WORD,今天详细分享下,希望能帮到需要的小白们。 首先来看下导出的效果 图片标注的区域,都是通过WORD模板生成的,特别是循环生成区域,估计都是大家想要的。下面就一步步来吧。 第一:引入Aspose.Words.dll ,网上都可以下载,这里不细说了。 第二:WORD模板操作核心方法: using System; using System.Collections.Gen
将Word文档转换为HTML格式的完整指南
在数字时代,文档格式的转换是日常工作流中不可或缺的一部分。Microsoft Word文档,以其便捷性和功能性,成为文本处理的首选。然而,随着Web技术的不断进步,将Word文档转换为HTML格式的需求日益增加,这不仅是为了在互联网上分享内容,更是为了优化SEO(搜索引擎优化),提高内容的可访问性和可编辑性。将Word文档转换为HTML涉及到的不仅仅是格式的转换,更重要的是对内容结构、样式和布局的精确处理。
C#实现Word文档操作与PDF转换实战:插入文字、表格、图片并导出PDF
在现代企业级应用中,自动化生成Word文档已成为报表、合同、公文等场景的核心需求。C#通过多种技术栈实现对.docx文件的高效操作,其本质是基于Open Packaging Conventions(OPC)的ZIP包结构,内含styles.xml等部件,共同构成文档语义模型。开发者可选择COM Interop进行全功能调用,或使用轻量级Open XML SDK直接操作底层XML,亦或采用商业库Aspose.Words实现高保真处理。
c#提取word文件中的图片
使用office自带的Microsoft.Office.Interop.Word从word中提取出所有的图片信息。
C# NPOI生成word插入图片和表格
通过C#调用NPOI组件生成Word文档,在生成Word文档过程中插入表格以及插入图片,使用到了C#,扩展等技术
c# 提取word文件中图片
c# 提取word文件中图片c# 提取word文件中图片
STM32F407硬件IIC驱动OLED避坑实录:从‘不显示’到‘稳定刷屏’的完整调试过程
本文详细记录了使用STM32F407硬件IIC驱动OLED屏幕的完整调试过程,从初始的‘不显示’问题到最终实现‘稳定刷屏’。文章涵盖了硬件接线、I2C外设配置、常见问题排查及性能优化技巧,特别针对STM32标准库开发中的难点提供了实用解决方案,是嵌入式开发者驱动OLED屏幕的实用指南。
如何在iPhone上本地运行SmolVLM?5亿参数模型实战指南(附Swift代码)
本文详细介绍了如何在iPhone上本地部署和运行轻量高效的SmolVLM多模态模型。通过实战指南,分享了使用Swift和MLX框架进行环境配置、模型加载、内存优化以及实现实时图像分析与文本生成的完整流程,帮助开发者在移动端高效运行AI视觉语言模型。
Halcon: 获取仿射矩形-rectangle2的四个顶点、四条边的中点
Halcon 工业应用实用教程中的一个例子: * CenterY : 仿射矩形中心y * CenterX: 仿射矩形中心x * Phi: 仿射矩形角度 * Len1: 仿射矩形宽的一半 * Len2: 仿射矩形高的一半 * CornerY: 仿射矩形端点y * CornerX: 仿射矩形端点x * LineCenterY: 仿射矩形边中点y * LineCenterx: 仿射矩形边中点x * 矩...
FreeRtos——10、全局看门狗设计
RTOS 里的看门狗不只是为了证明 CPU 还在动,而是为了证明每个业务逻辑都在按预期的节奏“呼吸”。
GraphSense介绍
GraphSense是一个跨账本加密货币分析平台 它的介绍在这里 代码也是开源的 graphsense-dashboard 用于交互式加密货币分析的Web仪表板。 可以看导进数据的情况 graphsense-transformation 基于spark/cassandra/java服务运行 GraphSense转换管道,用于将加密货币的区块/交易/标签等数据导入,可以看它指定的json格式: t...
RI-CLPM vs CLPM:什么时候该用随机截距交叉滞后模型?
本文深入对比了交叉滞后模型(CLPM)与随机截距交叉滞后模型(RI-CLPM)的核心差异与应用场景。RI-CLPM通过分离个体间稳定特质与个体内动态波动,能更纯净地估计变量间的动态因果关系,避免CLPM可能存在的混淆。文章提供了清晰的模型选择决策框架,并辅以Mplus语法示例,帮助研究者根据变量特质稳定性与研究问题,正确选用模型以确保结论的严谨性。
AUTOSAR AP——SM模块
对AUTOSAR AP中状态管理模块SM,从模块定义、总结等多方面进行了介绍。
文末含资料链接和视频讲解!YOLOv8+RepVGG+QueryDet小目标检测终极指南:从理论到实战,突破遥感图像检测难题
QueryDet(Query Detection)机制代表了目标检测领域的一个重要范式转变。传统的目标检测方法基于anchor或anchor-free的密集预测,需要为图像中的每个可能位置生成预测。而QueryDet采用了稀疏查询的方式,通过少量的可学习查询向量来直接预测目标。 这种设计灵感来源于Transformer架构中的注意力机制。在自然语言处理中,Transformer通过query-key-value机制实现了高效的序列建模。QueryDet将这一思想引入到目标检测中,将检测问题转化为查询匹配问
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值
OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等
1890



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



