使用MSChart控件从Visual Basic中提取数据库图形化展示

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0 下载量 85 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 12KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源包主要涉及使用Visual Basic结合MSChart控件从数据库文件中提取数据并绘制图形的实践操作。资源包中包含一个Visual Basic项目文件(Project1.vbp),一个窗体文件(Form1.frm)及其对应的资源文件(Form1.frx),一个HTML文档(howto_mschart_graph_database.html)提供相关操作的指导,以及一个Microsoft Access数据库文件(data.mdb)作为数据源。此外,还有一个文本文件(***.txt)可能包含资源来源或作者信息。" 知识点详细说明: 1. Visual Basic编程环境: Visual Basic(简称VB)是微软公司推出的一种面向对象的编程语言,它是.NET框架的一部分。VB语言简单易学,广泛用于快速开发Windows应用程序。使用VB可以创建各种类型的程序,包括桌面应用程序、数据库应用程序以及网络应用程序等。 2. MSChart控件: MSChart控件是Visual Basic中的一个常用组件,它可以用来在应用程序中绘制各种图表,如柱状图、折线图、饼图等。MSChart控件具有高度的可配置性,支持自定义图表的各种样式和行为,能够帮助开发者直观地展示数据。 3. 数据库操作: 在本资源包中,数据库操作主要涉及从Microsoft Access数据库(data.mdb)中提取数据。Microsoft Access是一个数据库管理系统,它能够创建和管理数据库文件。通过编写SQL查询或使用Visual Basic代码,可以从数据库中查询特定的数据并进行处理。 4. 数据可视化: 数据可视化是指将数据通过图形化手段直观地表示出来,以此来帮助人们更好地理解数据。在本资源包中,数据可视化是通过MSChart控件来实现的。绘制图表时,开发者可以选择合适的图表类型和配色方案,以清晰、有效地传达数据信息。 5. HTML文档: howto_mschart_graph_database.html文件很可能是一个提供如何使用MSChart控件从数据库中提取数据并绘制图表的教程文档。HTML文档可用于编写网页或网页内容,其中可能包括了详细的步骤说明、代码示例以及操作指南,用于指导用户完成整个过程。 6. Visual Basic项目和窗体文件: Project1.vbp文件是一个Visual Basic项目文件,它包含项目设置和引用的所有组件,包括窗体、模块和类等。Form1.frm和Form1.frx文件则分别代表窗体的设计和资源文件。窗体是Visual Basic应用程序的用户界面部分,用户可以在此与程序交互。Form1.frx文件包含了窗体的二进制资源数据,例如图像和其他控件。 7. 资源包的来源: ***.txt文件可能包含了该资源包的来源信息。PUDN是一个提供软件资源下载的平台,这表明资源包可能来自PUDN网站,用户可以通过这些资源学习和参考如何在Visual Basic中使用MSChart控件进行数据可视化。

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

2023-07-14 上传