用vb.net 怎样建立一个mdb数据库及一张表

首先在项目的VB.NET界面，使用菜单【项目】--【添加引用】--【COM】

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选择  Microsoft ADO Ext. 2.x for DDL and Security

然后单击【确定】，完成引用。

完整代码如下：

Imports ADOX

Public Class Form1

Private Sub Button1_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Button1.Click

'创建空的access数据库文件--数据库文件.mdb，密码为123

Dim Mycat As Catalog = New Catalog()

Mycat.Create("Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Jet OLEDB:Engine Type=5;Data Source= 数据库文件.mdb;Jet OLEDB:Database Password=123")

'以下代码创建一个名为“实验数据表”

Dim MyTable As ADOX.Table = New ADOX.Table         '定义新表

MyTable.Name = "实验数据表"    '表命名

'给表“实验数据表” 创建一个字符串字段，字段名“姓名”

MyTable.Columns.Append("姓名", , ADOX.DataTypeEnum.adWChar)

'给表“实验数据表” 创建一个整数字段，字段名“学号”

MyTable.Columns.Append("学号", ADOX.DataTypeEnum.adInteger)    '追加一个数字型字段

'给字段“学号”创建一个主键“PimaryKey_Field”        

MyTable.Keys.Append("学号", ADOX.KeyTypeEnum.adKeyPrimary, "学号")

Mycat.Tables.Append(MyTable) '把所有的新字段追加到表

MyTable = Nothing

Mycat = Nothing

End Sub

End Class

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。

VB.net的教程可以发给我一份吗？

VB.NET2002视频教程我买到过两个，可以用“垃圾”来形容。你在BT找一下有没“洪恩”的《编程之道—Visual Basic .NET程序设计入门》，虽然我没看过，但vb6.0我就是用洪恩的软件学的，觉得效果不错。好书我道能推荐一本：《21天学通Visual Basic.NET 2003中文版》，作者:Steven Holzner,人民邮电出版社。几乎没有错误!不像我读过的N多本清华大学出版社出的书，简直是不负责任。copy人家的代码都能弄错。

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