关于vb点虐 h0的信息

vb点虐 中如何播放声音，是要什么控件嘛？

My.Computer.Audio.Play("SoundFile.wav")

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SoundFile.wav是你要播放的声音文件的路径

vb和vb点虐 的区别和特点

1、vb点虐  完全符合面向对象的编程语言抽象、封装、继承的四大特性，而vb不支持继承。

2、错误处理不同。

vb中只是On Error.....goto和On Errer Resume Next ，这些错误称为非结构化异常处理。而在vb点虐 中采用的结构化异常处理机制，try...catch....finally控制。

3、两者产生的窗体不同。

vb点虐 允许创建不同类型的应用程序，例如，创建ASP.NET和ASP.NET Web 服务应用程序，还允许创建控制台应用程序和作为桌面服务运行的应用程序。但是vb 只能创建Windows窗体。

4、数据库访问的差别。

vb6.0是通过ADO（Active X Data Objext）来实现对数据库访问。而vb点虐 是通过ADO.NET来访问数据库。

扩展资料

Visual Basic（简称VB）是Microsoft公司开发的一种通用的基于对象的程序设计语言，为结构化的、模块化的、面向对象的、包含协助开发环境的事件驱动为机制的可视化程序设计语言。是一种可用于微软自家产品开发的语言。

“Visual” 指的是开发图形用户界面 (GUI) 的方法——不需编写大量代码去描述界面元素的外观和位置，而只要把预先建立的对象add到屏幕上的一点即可。

“Basic”指的是 BASIC (Beginners All-Purpose Symbolic Instruction Code) 语言，是一种在计算技术发展历史上应用得最为广泛的语言。

Visual Basic源自于BASIC编程语言。VB拥有图形用户界面（GUI）和快速应用程序开发（RAD）系统，可以轻易的使用DAO、RDO、ADO连接数据库，或者轻松的创建Active X控件，用于高效生成类型安全和面向对象的应用程序 。

参考资料：百度百科-Visual Basic

VB.NET 找出数组中相同的元素，并按相同元素排序到另外一个数组中。

先把strA排序，

ind = 2

if len(strA) = 0 then return

strB(1) = strA(1)

for each s in strA

if (strA(ind) strA(ind - 1) then

count = 0

strB(ind) = strA(ind)

else

strB(ind) = strA(ind - 1)

end if

ind = ind + 1

next s

vb语法忘了。。。大概是这么个意思吧。。。。 排序N LOG N，后面是线性的N，所以总共是NLOGN

几种经典的二值化方法及其vb点虐 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点虐 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。