vb.net图像处理 visual studio图像处理

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求助VB.NET 图像加载处理后资源释放的难题

using (img1 = new bitmap(xxx,xxx))

{

}

这样的也无效么？

相关问答

Q1: Vb.net怎么实现图像的处理

这问题有点笼统，软糖来说说把vb.net图像处理：

图像处理由System.Drawing命名空间负责。

主要是Bitmap类和Graphics类。

Bitmap表示一个位图，可以是BMP,JPG,PNG等文件。

装载位图

Dim 位图 As Bitmap = Bitmap.FromFile("C:\Image1.PNG")

Graphics表示一张画纸，能够进行绘制操作。

它可以被窗体、控件、位图调用CreateGraphics()方法来创建。

然后调用Graphics.Draw开头vb.net图像处理的一系列函数来绘制图像和图形，Fill开头的填充图形。

创建画纸并绘制位图

Dim 画纸 As Graphics = Me.CreateGraphics()

画纸.DrawImage(位图, 100, 100, 256, 256)

可以将上面三行放到Form1_Load中测试，把路径改一下，

还可以把Me改为能在上面绘图的控件的名称。

更多内容请看MSDN的System.Drawing命名空间。

如满意，请采纳，谢谢。

Q2: vb.net 实现高斯滤波\中值滤波\均值滤波的一种需求vb.net程序，实现对图像的滤波处理，以上任意一种均可

'中值滤波：

Dim x As Integer, y As Integer, size As Integer = 3, point(8) As Integer

For x = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Width - 1 - (size - 1) / 2)

For y = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Height - 1 - (size - 1) / 2)

point(0) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y - 1).R

point(1) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y).R

point(2) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y + 1).R

point(3) = jpgImage.GetPixel(x, y - 1).R

point(4) = jpgImage.GetPixel(x, y).R

point(5) = jpgImage.GetPixel(x, y + 1).R

point(6) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y - 1).R

point(7) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y).R

point(8) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y + 1).R

Array.Sort(point)

jpgImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(point(4), point(4), point(4)))

Q3: 在vb.net环境下图像处理，用什么建立3D

首先，还是谈谈图像像素时数据获取方面吧，.net中的图像相关类基本上都是基于GDI+的，因此，图像数据的获取其实也是调用GDI+的一些函数。这个函数就是LockBits，在vb.net中彩色图像数据的快速获取一文中，我们是调用了Marshal.Copy把LockBits锁定的内存数据拷贝到数据中，然后对数组中的值进行处理。这样做主要的原因是VB.NET不好直接访问内存（Marshal.ReadByte之类的函数不适合用于大型的循环中)。那么，这就造成了2个不好的事情，第一：在同一时间需要2倍于图像数据量的内存，第二：内存数据拷贝到数据，以及处理后再把数组的数据拷贝会内存中都是会减低速度的。作为一种改进，我们应该充分利用LockBits的功能。LockBits中的LockMode中有一种模式为ImageLockMode.UserInputBuffer，该模式下需要用户先申请内存，然后在把图像数据按照相关格式填充如这个内存中。这样，就可以先定义个数组，然后把图像数据填充到这个数组中，就避免了来回拷贝的耗时了，简单示例代码如下：

Dim BmpData As New BitmapData

Stride = ((Bmp.Width * 3 + 3) And HFFFFFFFC)

Dim PixleValue(Stride * Bmp.Height) As Byte

Dim Hanlde As GCHandle = GCHandle.Alloc(PixleValue, GCHandleType.Pinned)

BmpData.Scan0 = Hanlde.AddrOfPinnedObject()

Q4: 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：