当前帧造句

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可以使用命令frame打印当前帧。
点击这个标签来选择起点的编辑回放：价值低于显示当前帧。
而当前帧的顶场为时域上最近的场，一般情况下与底场的相关性最大。
出于检查目的，将堆栈帧指针沿堆栈向上朝当前帧所调用的帧移动。
出于检查的目的，将堆栈帧指针沿堆栈向下朝当前帧所调用的帧移动。
的方法，在调用堆栈中的当前帧特别做了如上所述的标记时，由运行时执行这个方法。
如果当前帧中有运动，就在前一段彩虹的末尾与当前运动位置之间加一段彩虹。
当控制从不受信任的代码转移到受信任的代码时，不能放弃当前帧，因为这将危害代码标识安全性。
通常来讲，故事情节串联板中会用到很多文字注解来标注当前场景（当前帧）中发生的时间，比如摄像镜头的运动轨迹，场景气氛，灯光等等。
方法是用一个特殊旗标标识调用堆栈的当前帧，指明控制流中所有前面的帧都不进行访问检查。
用当前帧造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文将ssd归一化,用当前帧ssd相对于前一帧ssd的变化率来刻画运动剧烈程度。
实际上，发出info locals命令时， gdb会打印出当前帧中的局部变量，缺省情况下，这个帧中的函数就是被中断的函数（ 0号帧）。
本文赋予当前帧总方差ssd新内涵,定义其为当前帧与前一帧对应像素差的平方和。
然而在h . 264 avc的mbaff算法中，当采用帧编码模式时，在对宏块对的底场进行编码时，没有使用当前帧的顶场作为参考。
摘要介绍和分析了4种常用的背景提取算法，在此基础上提出了一种新的背景提取算法：用视频序列的当前帧和背景帧相减来获得运动车辆的信息。
减背景技术是一种常用的运动对象检测方法，其基本思想是将视频中当前帧图象与事先存储的或实时得到的背景模型相减，通过阈值操作，得出运动区域。
该算法将前一帧目标轮廓作为当前帧的参考模板,根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,利用目标过去的跟踪点位置信息得到当前的预测位置点,然后在预测位置点周围一定范围内进行模型匹配,以与参考模板匹配值最大的轮廓作为当前帧的目标轮廓,并且把它更新作为下一帧的参考模板。
该算法首先将当前帧和参考帧通过低通滤波器得到数据量减为1 / 4的低频子图，然后用全搜索得到最佳匹配的低频子块，最后对低频子块所覆盖的原参考帧区域进行精细搜索得到最优点。
本文所进行的研究主要包括以下方面： ( 1 )在图像差分算法基础上，研究提出了运动车辆自动检测的栅格算法，该方法通过计算当前帧与参考帧对应栅格的不相似度来检测是否有运动车辆进入视场；定义了不相似度下降率dsdr ，基于此，可以比较准确地确定出运动车辆在栅格中的位置，并可方便地将车辆图像作为模板保存下来。
为此，本论文在传统h . 26x和mpeg - x等视频编解码技术的基础上提出了一种新的基于轮廓的视频编解码方案，步骤如下： ( 1 )先把从ccd摄像头捕捉到的视频帧序列转换成灰度帧序列， ( 2 )在灰度帧序列的基础上通过sad算法找出相邻帧的静态区域，用前一帧的静态区域更新当前帧的相应区域，这样可以降低画面闪烁， ( 3 )然后用灰度直方图迭代所产生的阈值二值化图像，生成基于轮廓的视频帧序列， ( 4 )最后运用基于上下文的算术编码技术对由第三步生成的二值化视频帧序列进行算术编码。