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vbnet经典教程 vbnet输入输出方法

如何学习vb.net 很多东西难以理解

不用心情不好。

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vb.net与vb是完全不同的两个东西,除了名字类似,基本语法一样之外,其他的如编程思想,编程模型,技术等等完全是全新的东西。

同样地,asp.net也与asp几乎没有任何相似之外,也没有什么血缘关系。而且出乎很多人的意料的是,asp.net不是用basic语法,而是采用了 C# 等.net语言的语法,其编程模型和原理也完全不同。

vb.net是.net框的新开发工具。而.net是windows的下一代api战略标准。

在.net平台上,可以开发多种不同的应用程序,如windows form程序(如VB的那种),web程序,windows服务……

在.net上有多种不同的语言可以用于开发。这所有类型的应用,都可以任何一种语言进行开发。而其中最推荐的,不是vb,而是C#.

建议尽早改学C#,因为C#是为了.net平台而原生设计的新语言,语法也简洁。C#的语法与java的语法有很多相似之处。

C#里的一切都是对象。控件也是对象的一种。

不要看中国人的书,都太功利,什么几步学会,什么快速入门什么的,光是安装截屏就占100多页,却很少从原理上讲解。

你可以找一本外国人写的书看,考虑到你之前学用vb6, 而vb6的对象观念比较不强,因此估计你对OOP思想需要进一步理解掌握,因此你在选书时,一定要有基本的OOP思想的详细讲解的章节,这样你才能真正掌握最新一代的开发思想。

最后,关于你说的那几个问题:

类:类型,可以有很多属性。如“人类”,

对象:一个类的实例。如“张三”这个人。

属性当然也是属于一种类型,在.net里,也就是说属性也是某个类的一个对象。比如:“人类”有个属性叫“爸爸”,很显然,“爸爸”的类型也是“人类”。

于是,“张三”的“爸爸”属性是“张老三”这个人(另一个人类对象)。

Location是TextBox1这个控件(控件也是对象)的一个属性,这个属性的类型是Point.

因此,你如果要为TextBox来定义位置,就要用:

TextBox1.Location = new Point(100,100);

就是说,新建一个Point类型的对象,然后把这个对象赋值给TextBox1的location属性。

简单来说,OOP可以与现实世界做一个类比,很容易理解的。

VB.NET的教程

如果没有接触过VB还是学C#.net比较好,毕竟是专门为.net设计的语言。

几种经典的二值化方法及其vb.net实现

图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。

本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现。

1、P-Tile法

Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值,使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率,该方法简单高效,但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。

2、OTSU 算法(大津法)

OSTU算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效,一直广为使用。

3、迭代法(最佳阀值法)

(1). 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zl和Zk,令初始阈值为:

(2). 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:

式中,Z(i,j)是图像上(i,j)点的象素值,N(i,j)是(i,j)点的权值,一般取1。

(3). 若TK=TK+1,则所得即为阈值,否则转2,迭代计算。

4、一维最大熵阈值法

它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ,计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像,图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体(O),高于灰度级T的像素点构成背景(B),那么各个灰度级在本区的分布概率为:

O区: i=1,2……,t

B区: i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为:

对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB,选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值,这就是一维最大熵阈值图像分割法。

那里有《VB.NET入门经典》电子书下载

刚好我也在找,我找到了一个,推荐!

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文章题目:vbnet经典教程 vbnet输入输出方法
网站URL:http://cdkjz.cn/article/hhopgd.html
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