vb.net 连接 sql vb sqlserverr 数据库，菜鸟问题，请高手解答

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-01-08 19:57 标签： vb 连接sql server
#include&opencv2/opencv.hpp&
#include&iostream&
#include&cassert&
#include&vector&
int main()
Mat srcImage=imread(&e:/huangshan.
#include&opencv2/opencv.hpp&
#include&iostream&
#include&cassert&
#include&vector&
int main()
Mat srcImage=imread("e:/huangshan.jpg");
Mat imageBlue,imageGreen,imageR
Mat mergeI
//定义一个Mat向量容器保存拆分后的数据
vector&Mat&
//判断文件加载是否正确
assert(srcImage.data!=NULL);
namedWindow("image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("mergeImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//通道的拆分
split(srcImage,channels);
//提取蓝色通道的数据
imageBlue = channels.at(0);
//提取绿色通道的数据
imageGreen = channels.at(1);
//提取红色通道的数据
imageRed = channels.at(2);
imshow("image",imageBlue);
//对拆分的通道数据合并
merge(channels,mergeImage);
imshow("mergeImage",mergeImage);
waitKey();
system("pause");
#include&opencv2/opencv.hpp&
#include&iostream&
#include&cassert&
#include&vector&
int main()
Mat srcImage=imread("e:/jiansheng.jpg");
Mat logoImage = imread("e:/timu.jpg",0);
Mat imageBlue,imageGreen,imageR
Mat mergeI
//定义一个Mat向量容器保存拆分后的数据
vector&Mat&
//判断文件加载是否正确
assert(srcImage.data!=NULL && logoImage.data!=NULL);
//namedWindow("image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("mergeImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//通道的拆分
split(srcImage,channels);
//提取蓝色通道的数据
imageBlue = channels.at(1);
addWeighted(imageBlue(Rect(0,0,logoImage.cols,logoImage.rows)),0.5,logoImage,0.5,0.,imageBlue(Rect(0,0,logoImage.cols,logoImage.rows)));
//对拆分的通道数据合并
merge(channels,mergeImage);
imshow("mergeImage",mergeImage);
waitKey();
system("pause");
#include&opencv2/opencv.hpp&
#include&iostream&
#include&vector&
int main()
Mat img = imread("f:/huang.jpg");
namedWindow("image",WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image",img);
cvtColor(img,gray,CV_RGB2GRAY);
namedWindow("gray",WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("gray",gray);
Mat mimg = imread("f:/mei.jpeg");
namedWindow("mei",WINDOW_AUTOSIZE);
resize(mimg,mimg,Size(img.cols,img.rows));
addWeighted(mimg,0.2,img,0.9,0.,mimg);
imshow("mei",mimg);
vector&Mat&
split(img,channels);
vector&Mat&::iterator it = channels.begin();
char str[][20]={"blue","green","red"};
for(;it!=channels.end();++it,++i)
namedWindow(str[i],WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(str[i],*it);
waitKey();
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机器学习之OpenCv（7）
&&&&&&&&&& split函数的主要功能是把一个彩色图像分割成3个通道，方便进一步的图像处理，具体说明如下：
split Divides a multi-channel array into several single-channel arrays.
C++: void split(const Mat& mtx, Mat* mv)
C++: void split(const Mat& mtx, vector&Mat&& mv)
其实还有一个函数merge可以实现相反的操作，简单说明如下：
merge Composes a multi-channel array from several single-channel arrays.
C++: void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst)
C++: void merge(const vector&Mat&& mv, OutputArray dst)
其示例代码如下：
#include &stdafx.h&
#include &opencv2/imgproc/imgproc.hpp&
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &iostream&
#include &vector&
int main( int argc, char** argv )
&& Mat src, srcOfM
&& vector&Mat&
&& /// Read image ( same size, same type )
&& src = imread(&d:\\images\\WindowsLogo.jpg&);
&& if( !src.data ) { printf(&Error loading src \n&); return -1; }
&& split(src,mv);
&& /// Create Windows
&& namedWindow(&RGB&, 1);
&& namedWindow(&R&, 1);
&& namedWindow(&R&, 1);
&& namedWindow(&R&, 1);
&& namedWindow(&srcOfMerge&, 1);
&& imshow( &RGB&, src);
&& imshow(&R&,mv[0]);
&& imshow(&G&,mv[1]);
&& imshow(&B&,mv[2]);
&& merge(mv,srcOfMerge);
&& imshow(&srcOfMerge&,srcOfMerge);
&& waitKey(0);
&& return 0;
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一种改进的split-merge图像分割算法
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？图像分割的经典算法split-merge算法思路简洁、运算效率高，但存在边界定位不准确和过分割等问题。针对过分割问题提出了一种改进的split-merge算法，在合并过程中引入全局目标函数，并在目标函数中定义了长度项，使用贪心法完成合并过程。长度项以及贪心法的使用促使相邻区域充分合并，有效地克服了过分割等问题，取得了较好的分割效果。
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&&&OALib Suggest
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基于PCNN的改进Split-merge图像分割
|0|0|文档简介
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&&为了更好地分割图像,对传统Split-merge算法作出改进：PCNN先进行分裂,用一种简化的Mumford-Shah模型进行合并,使得分裂阶段不仅无效分割减少,而且无方块效应,对边缘定位准确;合并阶段能够理想地将分裂后的区域合并为感兴趣的前景与不感兴趣的背景,误合并与欠合并大幅减小。对Papav,Monkey,Twoman图像的仿真表明,其分割结果和运行时间均优于AMS,MBMS算法。仿真结果证明,本文算法是
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