vb.net怎么獲取圖片的各個(gè)像素的BGR值,我這個(gè)不得行

應(yīng)該是邊界溢出了，因?yàn)槟J(rèn)是0開始，所以 PictureBox1.Image.Width-1

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),鐵嶺縣企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),鐵嶺縣品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,鐵嶺縣網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,鐵嶺縣網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

同理PictureBox1.Image.Height - 1，不然行循環(huán)也會溢出

VB.NET怎樣把USB攝像頭在顯示器上輸出的實(shí)時(shí)畫面（像素信息），引入到數(shù)據(jù)庫.

用directshow獲取幀緩存,轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)圖像格式(比如jpg,png這些),存儲到數(shù)據(jù)庫的image字段里就行了.

vb.net如何獲取屏幕分辨率從而設(shè)置窗體大小

默認(rèn)單位是像素

96是系統(tǒng)的一種設(shè)定，每英寸的點(diǎn)數(shù)，是系統(tǒng)界面用小字體時(shí)的設(shè)置

用像素?cái)?shù)除以dpi沒有意義

在vb.net中，如何獲取Graphics中某一指定點(diǎn)（像素）的顏色值？（VB語言）

要使用GetPixel函數(shù)來取得像素的顏色值，代碼如下：

1

2

3

4

5

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

Color color = new Bitmap(pictureBox1.Image).GetPixel(10, 10);

MessageBox.Show(color.ToString());

VB NET 程序 資源

寫路徑。（../obj/alphaclock.png）

你如果把圖片放在picturebox中，只需要導(dǎo)入圖片即可。

幾種經(jīng)典的二值化方法及其vb.net實(shí)現(xiàn)

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(jìn)行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。這個(gè)看似簡單的問題，在過去的四十年里受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，產(chǎn)生了數(shù)以百計(jì)的閾值選取方法，但如同其他圖像分割算法一樣，沒有一個(gè)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(jìn)行了簡單的討論并給出了其vb.net 實(shí)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(yàn)概率來設(shè)定閾值，使得二值化后的目標(biāo)或背景像素比例等于先驗(yàn)概率，該方法簡單高效，但是對于先驗(yàn)概率難于估計(jì)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(yīng)計(jì)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(jì)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(diǎn)的象素值，N(i,j)是(i,j)點(diǎn)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(jì)算。

4、一維最大熵閾值法

它的思想是統(tǒng)計(jì)圖像中每一個(gè)灰度級出現(xiàn)的概率 ，計(jì)算該灰度級的熵 ,假設(shè)以灰度級T分割圖像，圖像中低于T灰度級的像素點(diǎn)構(gòu)成目標(biāo)物體（O），高于灰度級T的像素點(diǎn)構(gòu)成背景（B），那么各個(gè)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(biāo)和背景區(qū)域的熵分別為：

對圖像中的每一個(gè)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。