VB可使用Point方法来获取图片指定点的颜色。
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Point 方法
按照长整数，返回在 Form 或 PictureBox 上所指定磅的红-绿-蓝 (RGB) 颜色。
语法
object.Point(x, y)
'窗体判色代码:
Private Sub Form1_MouseMove(Button As Integer, Shift As Integer, X As Single, Y As Single)
Text1 = X
Text2 = Y
Text3 = Point(X, Y)
Text4 = (Val(Text3) Mod 65536) Mod 256 'Red
Text5 = (Val(Text3) Mod 65536) \ 256 'Green
Text6 = Val(Text3) \ 65536 'Blue
Shape1.FillColor = RGB(Val(Text4), Val(Text5), Val(Text6))
End Sub
'PictureBox判色代码:
Private Sub Picture1_MouseMove(Button As Integer, Shift As Integer, X As Single, Y As Single)
Text1 = X
Text2 = Y
Text3 = Picture1.Point(X, Y)
Text4 = (Val(Text3) Mod 65536) Mod 256 'Red
Text5 = (Val(Text3) Mod 65536) \ 256 'Green
Text6 = Val(Text3) \ 65536 'Blue
Shape1.FillColor = RGB(Val(Text4), Val(Text5), Val(Text6))
End Sub
dim a as integer
a=15563
万位=a\10000
千位=a\1000 mod 10
百位=a\100 mod 10
if a mod 105 then 百位+=1
要使用GetPixel函数来取得像素的颜色值，代码如下：
1
2
3
4
5
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Color color = new Bitmap(pictureBox1.Image).GetPixel(10, 10);
MessageBox.Show(color.ToString());
仅仅是普通表达式的话，定义数据类型，比如从单精度改为双精度，如果想保留小数点位数，用formatnumber来处理。如果是某个算法的精度，就要复杂一些，要定义一个误差，在算法迭代过程中，用while语句判断计算结果的残差是否小于定义的误差值，至于残差如何计算，与你的算法有关
应改成
Label4.ForeColor = Color.FromArgb(255, 255, 255, 255)
RGB函数是这样的
Public Function RGB(Red As Integer, Green As Integer, Blue As Integer) As Integer
它返回一个Integer不是Color结构
应该用Color.FromArgb
Public Shared Function FromArgb(alpha As Integer, red As Integer, green As Integer, blue As Integer) As System.Drawing.Color
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。
