“畫素點”造句，怎麼用畫素點造句

步驟一:首先用畫素點勾勒出人物臉部輪廓，注意對稱。

由於待處理影象畫素點數目巨大，採用最大樹方法分類，能夠大幅度減少工作量。

畫素點以毫米為單位，表示螢幕上相同顏*的*光點之間的對角線距離。

這些膠囊按照畫素排列，電荷會作用於每個畫素點上，將白*或者黑*的粒子拉到膠囊的頂部（同時，那些相反的顏*會被排斥到底部）。

此外，對施加到畫素點上電壓高低的調製也可以實現對多種亮度級的顯示。

勢能方法把每一個畫素點所具有的勢能按序收集、順序存放，較好地保留了影象的特徵，以便儲存和分類。

顯然，數字 0應該在標尺的左邊緣位置，但是如果我們將那些兩位數和三位數的數字放置在那些72畫素點，它們看起來會不平衡。

通過非參核密度估計演算法建立背景模型，獲得每個畫素點上各灰度值的出現概率，提取出前景目標；

選取一些畫素點，通過判斷並調整這些畫素點的灰度值奇偶*達到嵌入水印影象位資訊的目的。

這使得單個畫素點更小，影象看上去更加銳利和清晰。

複雜的是，這些選擇和經典的冒險遊戲中畫素點擊類似。

在非常簡單的**顯示模式下，點陣圖中的一個畫素點可用256種不同的顏*表示；每個畫素需要用一個位元組。

應用掃描影象RGB三原*的灰度值分離理論，通過葉片畫素點的分佈比例提出一種計算葉片面積大小的演算法。

聽起來是不是爽呆了，這種分屏技術不是物理上的把螢幕分成兩半，而只是將你看到的畫素點分割成兩個來實現的。

這三種特*是：螢幕大小，畫素點和重新整理率。

它的每一個畫素點都對指定的入*角十分敏感，並提供一部分稱為“傅立葉變換”的數學運算以產生一張20畫素的影象。

提出通過顏*法提取畫素點的漢字點陣字模資訊提取方法，給出基於VB6.0的系統控制元件設定及流程實現方法。

首先，根據以畫素點周邊畫素值為條件求得的先驗概率，選取適當的嵌入位置。

該演算法巧妙地利用了有限個畫素點的資訊，能夠有效地判斷手指在掃刮方向上的位移在掃刮過程中的左右偏移，並能據此恢復出完整的沒有任何交疊的指紋影象。

通過提取直方圖的外層，以及計算畫素點周圍的區域性模糊程度來更新粗糙度。