vb.net中如何解決公式計算的精確度問題

僅僅是普通表達式的話，定義數(shù)據(jù)類型，比如從單精度改為雙精度，如果想保留小數(shù)點位數(shù)，用formatnumber來處理。如果是某個算法的精度，就要復(fù)雜一些，要定義一個誤差，在算法迭代過程中，用while語句判斷計算結(jié)果的殘差是否小于定義的誤差值，至于殘差如何計算，與你的算法有關(guān)

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已知高溫側(cè)進口溫度th1=90℃,換熱后的出口溫度th2待求？ 請問在VB.net上的語句該如何迭代計算，求代碼

m是流體質(zhì)量流量嗎，流體密度這個沒有用到，限制條件是啥沒說。

根據(jù)你現(xiàn)在提供的情況，算出來的值在：

61.66657

61.66557

之間

幾種經(jīng)典的二值化方法及其vb.net實現(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)以百計的閾值選取方法，但如同其他圖像分割算法一樣，沒有一個現(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)放進行了簡單的討論并給出了其vb.net 實現(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概率，該方法簡單高效，但是對于先驗概率難于估計的圖像卻無能為力。

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)點的象素值，N(i,j)是(i,j)點的權(quán)值，一般取1。

(3)． 若TK=TK+1，則所得即為閾值，否則轉(zhuǎn)2，迭代計算。

4、一維最大熵閾值法

它的思想是統(tǒng)計圖像中每一個灰度級出現(xiàn)的概率 ，計算該灰度級的熵 ,假設(shè)以灰度級T分割圖像，圖像中低于T灰度級的像素點構(gòu)成目標(biāo)物體（O），高于灰度級T的像素點構(gòu)成背景（B），那么各個灰度級在本區(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。

新聞標(biāo)題：vb.net迭代 vb迭代求取下一項
轉(zhuǎn)載來源：http://www.chinadenli.net/article46/dddcphg.html

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