不用心情不好。
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vb.net与vb是完全不同的两个东西，除了名字类似，基本语法一样之外，其他的如编程思想，编程模型，技术等等完全是全新的东西。
同样地，asp.net也与asp几乎没有任何相似之外，也没有什么血缘关系。而且出乎很多人的意料的是，asp.net不是用basic语法，而是采用了 C# 等.net语言的语法，其编程模型和原理也完全不同。
vb.net是.net框的新开发工具。而.net是windows的下一代api战略标准。
在.net平台上，可以开发多种不同的应用程序，如windows form程序（如VB的那种），web程序，windows服务……
在.net上有多种不同的语言可以用于开发。这所有类型的应用，都可以任何一种语言进行开发。而其中最推荐的，不是vb,而是C#.
建议尽早改学C#，因为C#是为了.net平台而原生设计的新语言，语法也简洁。C#的语法与java的语法有很多相似之处。
C#里的一切都是对象。控件也是对象的一种。
不要看中国人的书，都太功利，什么几步学会，什么快速入门什么的，光是安装截屏就占100多页，却很少从原理上讲解。
你可以找一本外国人写的书看，考虑到你之前学用vb6, 而vb6的对象观念比较不强，因此估计你对OOP思想需要进一步理解掌握，因此你在选书时，一定要有基本的OOP思想的详细讲解的章节，这样你才能真正掌握最新一代的开发思想。
最后，关于你说的那几个问题：
类：类型，可以有很多属性。如“人类”，
对象：一个类的实例。如“张三”这个人。
属性当然也是属于一种类型，在.net里，也就是说属性也是某个类的一个对象。比如：“人类”有个属性叫“爸爸”，很显然，“爸爸”的类型也是“人类”。
于是，“张三”的“爸爸”属性是“张老三”这个人（另一个人类对象）。
Location是TextBox1这个控件（控件也是对象）的一个属性，这个属性的类型是Point.
因此，你如果要为TextBox来定义位置，就要用：
TextBox1.Location = new Point(100,100);
就是说，新建一个Point类型的对象，然后把这个对象赋值给TextBox1的location属性。
简单来说，OOP可以与现实世界做一个类比，很容易理解的。
如果没有接触过VB还是学C#.net比较好，毕竟是专门为.net设计的语言。
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。
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