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VB、VB.NET简单,C#仅比VB.NET难一点 然后java C
VB、VB.NET不区分大小写,直接Enter键换行,而且可以很简单的构建图形界面。
C#可以当作使用类似C,java的语法的VB.Net
初学c、Java,C#的人经常被大小写,数据类型转换,; 这些问题搞倒
舰种代号: CV 航母; CVA 攻击航母; CVS 反潜航母; CVB 大型航母;
[ 转自铁血社区 ]
CVL 轻型航母; CVE 护航航母; IX 辅助舰
舰队航母
列克星敦级: CV-2列克星敦、CV-3萨拉托加、
突击者级: CV-4突击者
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约克城级: CV-5约克城、CV-6企业、CV-8大黄蜂
黄蜂级: CV-7黄蜂
埃塞克斯级: CV-9埃塞克斯、CV-10约克城(II)、CV-11勇猛、CV-12大黄蜂(II)、
CV-13富兰克林、CV-15伦道夫、CV-16列克星敦(II)
CV-17邦克山、CV-18黄蜂(II)、CV-20本宁顿、CV-31理查德
埃塞克斯级(加长型):CV-14提康德罗加、CV-19汉考克、CV-21拳师、CV-32莱特湾、
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CV-33凯尔萨奇、CV-34奥里斯坎尼、CV-35报仇
CV-36安提坦、CV-37普林斯顿、CV-38香格里拉、CV-39尚普兰湖、CV-40塔拉瓦、 CV-45福吉谷、CV-46硫磺岛、CV-47菲律宾海、
中途岛级: CVB-41中途岛、CVB-42富兰克林·罗斯福、CVB-43珊瑚海
轻型航母
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独立级: CVL-22独立、CVL-23普林斯顿、CVL-24贝劳伍德、CVL-25考本斯、CVL-26蒙特利、 CVL-27兰利(II)、CVL-28卡伯特、CVL-29巴丹、CVL-30圣哈辛托
塞班级: CVL-48塞班、CVL-49莱特
护航航母
长岛级: CVE-1长岛
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改长岛级: BAVG-1(未命名)、BAVG-2(未命名)、BAVG-3(未命名)、BAVG-4(未命名)、 BAVG-5(未命名)
博格级: CVE-6阿尔塔马哈、CVE-7巴恩斯、CVE-8布洛克岛、CVE-9博格、CVE-10布雷顿、 CVE-11卡德、CVE-12科帕西、CVE-13科尔、CV-14科罗坦、CVE-15哈姆林、
CVE-16拿骚、CVE-17圣乔治、CVE-18阿尔塔马哈、CVE-19威廉亲王
CVE-20巴恩斯、CVE-21布洛克岛、CVE-22(未命名)、CVE-23布雷顿、
CVE-24(未命名)、CVE-25科罗坦、CVE-31威廉亲王、CVE-32查塔姆、
CVE-33冰河、CVE-34皮布斯、CVE-35巴芬岛、CVE-36博利纳斯、CVE-37巴斯蒂安、 CVE-38卡内基、CVE-39科尔多瓦、CVE-40德尔加达、CVE-41埃迪斯托、
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CVE-42埃斯特罗、CVE-43牙买加、CVE-44基威诺、CVE-45王子、CVE-46丑角、
CVE-47派迪多、CVE-48夕阳、CVE-49圣安德鲁、CVE-50圣约瑟、
CVE-51圣西门、CVE-52弗米利恩、CVE-53乌伊拉帕、CVE-54温杰哈
桑加蒙级: CVE-26桑加蒙、CVE-27苏旺尼、CVE-28切男戈、CVE-29桑提
袭击者级: CVE-30袭击者
卡萨布兰卡级:CVE-55卡萨布兰卡、CVE-56利斯康姆湾、CVE-57安齐奥、CVE-58科雷吉多尔、
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CVE-59米森湾、CVE-60瓜达尔卡纳尔、CVE-61马尼拉湾、CVE-62纳托马湾、
CVE-63圣洛、CVE-64的黎波里、CVE-65威克岛、CVE-66白平原、CVE-67所罗门、 CVE-68加里宁湾、CVE-69卡桑湾、CVE-70方肖湾、CVE-71基特昆湾、
CVE-72图拉吉、CVE-73甘比尔湾、CVE-74奈汉塔湾、CVE-75霍加特湾、
CVE-76卡达珊湾、CVE-77马尔库斯岛、CVE-78萨沃岛、CVE-79奥曼尼湾、
CVE-80彼得罗夫湾、CVE-81鲁戴尔德湾、CVE-82萨吉诺湾、CVE-83萨金特湾、
CVE-84沙姆罗克湾、CVE-85希普利湾、CVE-86锡特克湾、CVE-87斯蒂马尔湾、
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CVE-88埃斯佩兰斯角、CVE-89塔坎尼斯湾、CVE-90戴提斯湾、CVE-91望加锡湾、 CVE-92温丹湾、CV-93马金岛、CVE-94隆加角、CVE-95俾斯麦海、
CVE-96萨拉莫阿、CVE-97荷兰迪亚、CVE-98夸贾林、CVE-99阿德默勒尔蒂群岛、
CVE-100布干维尔、CVE-101马塔尼考、CVE-102阿图、CVE-103罗伊、
CVE-104蒙达
科芒斯曼特湾级:CVE-105科芒斯曼特湾、CVE-106布洛克岛、CVE-107吉尔伯特群岛、
CVE-108库拉湾、CVE-109格洛斯特角、CVE-110萨勒诺湾、CVE-111韦拉湾、
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CVE-112锡博内、CVE-113普吉特湾、CVE-114伦多瓦、CVE-115贝罗科、
CVE-116巴东海峡、CVE-117赛多尔、CVE-118西西里、CVE-119克鲁斯角、
CVE-120民都洛、CVE-121拉包尔、CVE-122帕劳、CVE-123提尼安
内湖训练航母: IX-81黑貂、IX-64狼獾
看了一下是一款图象处理软件CVB 提供强大的功能优势:
1)30多个软件开发包能灵活、有效的完成图像处理任务。
2) 集合了来自于各个部门生产商生产的最重要的图像处理部件(相机、图像采集卡,光源)和技术(Camera Link, FireWire, USB, Gigabit Ethernet etc.)的优化驱动程序。
3) CVB 支持来自于众多生产厂家的标准的和特制相机(高分辨率、高速、线扫描相机等等)。
由于有了这些特性,CVB可应用于许多不同行业。从化工、制药到机械工程到电子、医学,电信,可能应用的行业涵盖极为广泛。
图像处理的快捷通道
从图像采集到图像处理本身到最终的决策阶段,CVB满足基于工业图像处理系统的检测任务需求的任何功能函数。对于某项给定任务的特别应用可在编程环境下生成并传给目标系统。
CVB用户的两种编程环境:一方面,可用普通的高级语言编译器如:
Microsoft Visual Basic
Microsoft Visual C++
Borland Delphi
VB.NET
VC.NET
C#.NET 和
Borland C++-Builder
另一方面,用户可用Stemmer Imaging 的用户界面 iTuition.
无论用户做哪种选择都可用以ActiveX 控件和DLLs形式存在的CVB软件开发工具,而且可在用户自己的应用中配合CVB使用上千种第三方的运算法则。
CVB可用于两种不同的技术平台。除了标准的Windows-PCs, CVB也可以在智能相机系统里实现图像处理功能。
开放式编程
过去,尽管多次尝试简化系统,但只有有经验的程序员能够配合CVB用以上提到的高级语言编译器作图像处理应用。现在,用iTuition用户界面,Stemmer Imaging提供了另外一条极大简化了的途径:用户可在经过特殊改造了的用户界面内链接由CVB提供的ActiveX控件。由于有了这种直接的用CVB创造机器视觉应用的方法,程序员不再需要掌握传统的编程语言。而且,iTuition为有经验的程序员提供多功能的脚本语言。
灵活选择目标系统
在整体构造的设计中,CVB可灵活选择目标系统并可满足任何给定图像处理应用。目前为止,大多数进行中的CVB应用都为标准的PC机设计。目前CVB支持的操作系统有WindowsNT, Windows2000和WindowsXP.
由Stemmer Imaging生产的智能相ThinkEye代表了一个特定的目标系统。基本方案包括图像管理器和三个CVB软件开发包。由此,CVB第一次可用于智能相机系统!
CVB的结构
通过更高一级编程,CVB可被进一步分为发挥不同功能的四个层面。生成的程序在适合的系统上运行(Windows-PC 或者智能相机)。
CVB的核心部分采取了一个叫做图像管理器的形式,在图表中由阴暗部分表示(Display, CVB-Image和Image Source)。CVB的图像管理器提供图像采集,硬盘驱动程序这样的基本功能。
图片
CVB四个层面的任务
硬件:
CVB的最低层面可以读出以各种格式存在的图像数据。通常从图像采集卡采集的图像以动态图像的形式存在。当然也可以从文件中输入图像数据。
为了支持图像源功能,所用硬盘的驱动程序也被安置在这一阶段。有代表性的一般是以由相关硬件生产厂商提供的程序库的形式存在,而且只支持相应的硬件。如果用户选择在这一阶段编程,他们必须因此而处理大量不同的软件包。硬件的任何变化都需要用户熟悉新的软件库,因而也需花费更多的资金,付出更多努力。传统上来讲,图像处理应用一般在这一阶段编程。
硬件抽象
在这一层CVB进行系统硬件抽象化。这样给与程序员广泛的,不止限于生产商的硬件控制功能。
在这一阶段,要被处理的图像被定义为CVB图像储存起来。无论图像是来自于面扫描线扫描相机或者仅仅只是简单的来自于硬盘,图像都会具备相同的特性。精确定义的图像使得获取图像的操作变得特别灵活有效。另外,开发商不再需要具备生产厂商特别具备的程序知识。因此对于某项不同产品,在软件开发过程中或之后转换硬件变得格外简单。
显示和处理:
任何一项图像处理工作的目的就是描述所采集图像数据并从中获取所需信息。这项工作在CVB的显示与处理阶段完成。
这一阶段不仅包括图像管理器的图像显示元件还包括对实际图像做分析的CVB软件功能包。包含着的运算数据组通过定义界面到达标准化CVB格式。这就意味着我们很容易结合运算法则灵活完成不同任务。一直在拓展中的CVB软件功能包现已包含30多个软件工具分别用于不同领域。
决策
一般来讲都把从图像中获得的信息作为决策的基础,比如某一给定部分是否满足质量需求。在这一阶段可以运用不同方法做出决策。
在很大程度上,决策的灵活性取决于所选择的标准。因此,在这一阶段CVB提供大量从模糊逻辑和统计过程控制领域提取的程序。而且,用户可自行生成并应用自己的决策工具,例如基于神经网络技术。通过这种方式,用户可以定义自己的标准来确定哪一部分有瑕疵并将它从过程中排除。
参考资料: