VB語言特點:
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1、不支持繼承
VB 5.0 和 VB 6.0 都是基于對象的編程語言,但是不包含繼承特性。VB 中提供了特殊的類的功能,但是還是不能滿足程序員的需求。
2、無原生支持多線程
Visual Basic 對于多線程無原生支持,只能通過Windows API的調(diào)用實現(xiàn),且極其的不穩(wěn)定。因為在API創(chuàng)建的線程中,并沒有自動初始化運行時庫,導致部分的函數(shù)無法使用。一般的,在VB6等早期的VB開發(fā)環(huán)境下,使用API創(chuàng)建線程的目的是完成容易使程序假死的大量數(shù)據(jù)或者邏輯的計算。
3、異常處理不完善
Visual Basic 中內(nèi)置異常處理,即使未寫異常處理代碼,一旦用戶出錯也會彈出一個明確寫出出錯原因?qū)υ捒?,接著程序終止。
擴展資料:
VB的派生語言:
1、VBA
Visual Basic for Applications(VBA):包含在微軟的應用程序中(如Microsoft Office),以及類似WordPerfect、Office這樣第三方的產(chǎn)品里面。VBA 這樣嵌入在各種應用程序中看起來有些矛盾,但是它的功能和 VB 一樣強大。
2、VBS
VBScript(VBS):是默認的ASP語言,還可以用在Windows腳本編寫和網(wǎng)頁編碼中。盡管它的語法類似于VB,但是它卻是一種完全不同的語言。VBS 不使用 VB運行庫運行,而是由Windows腳本主機解釋執(zhí)行。這兩種語言之中的不同點影響ASP網(wǎng)站的表現(xiàn)。
3、vb點虐
Visual Basic點虐 (vb點虐 ):當微軟準備開發(fā)一種新的編程工具的時候,第一決定就是利用 VB 6.0 來進行舊改,或者就是重新組建工程開發(fā)新工具。
參考資料來源:百度百科-VB
C語言以一種比較基本的面向過程語言,比較低級。C++和Java則是面向?qū)ο蟮恼Z言,Java相對C++會高級一些。這里所謂的高級低級不是說這個語言本身的優(yōu)劣,而是說它們所關(guān)心的層面里用戶的遠近,離得遠則低級,離得近則高級。
VC、VC++全稱Visual C++,是微軟出品的C++編譯器軟件及其相應的類庫,可以用于Windows下C++程序設計及軟件開發(fā),一般用于開發(fā)系統(tǒng)軟件,應用軟件及游戲等。
VF全稱Visual FoxPro,數(shù)據(jù)庫編程系統(tǒng),也是微軟的產(chǎn)品。
VB.NET就是Visual Basic .NET,是微軟推出.NET戰(zhàn)略后的Visual Basic產(chǎn)品,用其所寫程序一般運行于.NET平臺上,可以用來制作網(wǎng)站和編寫軟件。
你可以不可以當我?guī)煾蛋 呵呵~~
圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來,在很多情況下,也是進行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。這個看似簡單的問題,在過去的四十年里受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注,產(chǎn)生了數(shù)以百計的閾值選取方法,但如同其他圖像分割算法一樣,沒有一個現(xiàn)有方法對各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結(jié)果。
本文針對幾種經(jīng)典而常用的二值發(fā)放進行了簡單的討論并給出了其vb點虐 實現(xiàn)。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位數(shù)法)可以說是最古老的一種閾值選取方法。該方法根據(jù)先驗概率來設定閾值,使得二值化后的目標或背景像素比例等于先驗概率,該方法簡單高效,但是對于先驗概率難于估計的圖像卻無能為力。
2、OTSU 算法(大津法)
OSTU算法可以說是自適應計算單閾值(用來轉(zhuǎn)換灰度圖像為二值圖像)的簡單高效方法。1978 OTSU年提出的最大類間方差法以其計算簡單、穩(wěn)定有效,一直廣為使用。
3、迭代法(最佳閥值法)
(1). 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值,分別記為Zl和Zk,令初始閾值為:
(2). 根據(jù)閾值TK將圖象分割為前景和背景,分別求出兩者的平均灰度值Z0和ZB:
式中,Z(i,j)是圖像上(i,j)點的象素值,N(i,j)是(i,j)點的權(quán)值,一般取1。
(3). 若TK=TK+1,則所得即為閾值,否則轉(zhuǎn)2,迭代計算。
4、一維最大熵閾值法
它的思想是統(tǒng)計圖像中每一個灰度級出現(xiàn)的概率 ,計算該灰度級的熵 ,假設以灰度級T分割圖像,圖像中低于T灰度級的像素點構(gòu)成目標物體(O),高于灰度級T的像素點構(gòu)成背景(B),那么各個灰度級在本區(qū)的分布概率為:
O區(qū): i=1,2……,t
B區(qū): i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,這樣對于數(shù)字圖像中的目標和背景區(qū)域的熵分別為:
對圖像中的每一個灰度級分別求取W=H0 +HB,選取使W最大的灰度級作為分割圖像的閾值,這就是一維最大熵閾值圖像分割法。
有挑戰(zhàn)。
我的想法是采集每一個像素點的顏色,把R、G、B的值累加,然后取平均就得到一個平均的顏色。像Bitmap類等可以獲取每一個像素點的顏色。