簡易畫框的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

樋口愉美子的動物刺繡圖案集

為了解決簡易畫框的問題，作者樋口愉美子 這樣論述：

　　以一針一線的刺繡魔法， 　　繡出討喜又可愛的動物們吧！ 　　本書為日本人氣刺繡手作家－樋口愉美子 　　以動物為收錄主題出版的刺繡圖案集。 　　從貓、狗等日常寵物，到牧場、動物園的人氣動物等， 　　還加入了森林、草原動物、擁有可愛造型的動物、 　　討喜又可愛的圖案，借由刺繡的魔力， 　　在樋口老師的作品中，以栩栩如生的姿態， 　　訴說著各自的故事及姿態，有別於花草圖案的恬靜， 　　各式各樣的動物圖案，讓手作變得更有生命力， 　　牠們也是作為吉祥物贈禮的最佳代表喲！ 　　自由運用書中收錄的圖案，即可完成簡易的布作及雜貨小物，舉凡隨身攜帶的便利包、刺繡卡片、束口袋、工具收納小包等，亦可使

用繡框就能快速完成充滿個人魅力的裝飾小框物，作為極具個性的居家擺飾。 　　本書收錄基礎繡法、縫法，以及基本材料、工具的介紹及使用方法，即使是初學新手，也可輕鬆上手實作，選擇喜愛的動物，打造自我風格的刺繡手作，一同進入樋口愉美子老師以動物主題創作的可愛世界吧！

簡易畫框進入發燒排行的影片

基於卷積神經網路之有效HEVC框內編碼

為了解決簡易畫框的問題，作者呂岳儒 這樣論述：

深度學習中的卷積神經網路(convolutional neural network: CNN)技術快速發展，已成為視訊影像應用的熱門研究主題。新一代視訊編碼標準(high efficiency video coding: HEVC)的畫框內編碼技術，雖然能完成高效率的編碼，但仍然無法達成最佳的位元失真率曲線(rate-distortion curve: R-D curve)，因為在框內預測模組(intra prediction module: IPM)中，只使用35種方向進行預測，若影像的特性符合這35種方向的預測模式，那預測的結果會較佳，如果不符合這35種方向的預測模式，例如影像中有弧形的

方向，將會導致預測的結果不佳，導致R-D效能不佳。為獲得更好的R-D curve，首先遇到的問題是需提高編碼複雜度，相對的編碼時間也會提高，將導致HEVC無法達到即時(real-time)應用。為了獲得更佳的R-D curve，最近Zhang等學者[3]提出CNN增強模式，來改善影像特性不符合35種預測方向的情況，因為IPM是將已重建的編碼樹單元(coding tree unit: CTU)作為當前欲編碼CTU的參考預測資訊，因此他們利用改良的SRCNN[7]結合ResNet[8]架構設計出一簡易型2層的CNN網路，來進行差值的特徵提取與CTU重建，再利用總和平方差(sum of square

difference: SSD)來選取最佳的重建CTU，由實驗結果顯示的確能提高CTU的重建品質，並可進一步提高R-D效能。然而，我們發現Zhang的方法雖然能改善R-D curve，但因為每個CTU均須執行CNN增強模式，這也導致大幅增加畫框內編碼的時間。在Zhang的方法中，每個重建CTU都會執行CNN增強模式，但最佳選擇卻不一定是經過CNN增強模式後的結果，主要是與影像內容特性有關聯，若IPM使用35種方向的預測模式已能夠預測出很好的結果，再使用CNN增強模式的話，反而增加不必要的運算時間。一般的自然影像具有強烈的空間關聯性(spatial correlation)，而IPM是利用畫框

內的關聯性進行預測，另外經由HEVC在測試平台(HM 16.7)的實驗結果觀察，我們發現畫框內的均方誤差(mean square error: MSE)也有相同的關聯性。因此，本論文提出一提早終止CNN增強模式演算法，我們利用當前欲編碼CTU 鄰近區塊的4個重建CTU的MSE，來設計一個動態臨界值(dynamic threshold)，並利用此臨界值決定是否跳過CNN增強模式，來進一步減少Zhang所提方法的編碼時間增加率。由實驗結果得知，本論文提出的方法與Zhang在BD-BitRate以及BD-PSNR均比HM 16.7有更好的R-D效能。另一方面，我們的方法雖然在BD-BitRate 和

BD-PSNR比Zhang平均分別增加0.9%和損失0.05dB，但是整體時間增加率(time increasing ratio: TIR)比Zhang平均減少13%，因此可以達到更快速的HEVC框內編碼，這是由於本論文提出提早終止CNN演算法，大幅減少了重建CTU執行CNN增強模式的個數，大幅減少了重建CTU執行CNN增強模式的個數。

我的亮眼生活，我設計!繞線珠&流蘇穗花手作Lesson

為了解決簡易畫框的問題，作者金田惠子 這樣論述：

點綴生活美感手作提案 87款繽紛流蘇穗花✕繞線珠配飾 　　隨著晃動而充滿流線美感的流蘇穗花，是一種非常容易製作的裝飾小物。只要使用喜愛顏色的繡線，纏繞、綑綁與修剪，就能完成最簡易版的流蘇穗花。 　　質感典雅的繞線珠更是單純穿繞繡線就能完成的簡易配件，可按喜好配色穿繞不同顏色的繡線，完成設計感十足的原創繞線珠。 　　兩者可以單獨搭配串珠、金屬配件、緞帶製作成風格多變的小飾品，也可以合在一起完成繽紛的小裝飾。 　　本書流蘇穗花作品主要以生活中可見的花草為設計靈感，涵蓋華麗、俏皮、可愛、典雅、成熟等各式風格。網羅87款生活中能用到的流蘇穗花飾品＆裝飾擺件，包含包包吊飾、眼鏡鍊、墜鍊、耳環

、提袋裝飾、手套掛環、雨傘吊飾、聖誕樹掛飾等兼具生活實用性的小配飾。 　　從指尖大小的超迷你款，到分量感十足的大型尺寸，只要配合用途選用素材就能夠盡情體會到製作流蘇穗花的樂趣所在。 　　用最簡單的手作流蘇穗花，點綴你的亮眼美感生活！ 本書特色 　　☆初學者也能輕鬆駕馭的簡單作法！輕鬆手作不NG！ 　　☆繽紛可愛的繞線珠作法大公開！教你做出縮小版可愛果實！ 　　☆陳設裝飾、隨身首飾、配件吊飾、居家擺飾，多元作品類型一應俱全！  

高效能H.264/AVC視訊解碼器與DSP實現之研究

為了解決簡易畫框的問題，作者李金龍 這樣論述：

本論文提出一高效能H.264/AVC(簡稱: H.264) 視訊解碼器，並成功將JM11.0轉譯在Blackfin ADSP-BF548模擬板上實現H.264基本規範(baseline profile: BP)之解碼器硬體架構。H.264解碼系統主要包含熵解碼(entropy decoding:)、畫框內預測(intra prediction)、運動補償(motion compensation: MC)、反量化(inverse quantization: IQ)、反整數餘弦轉換(inverse integer cosine transform: IICT)和去方塊濾波器(deblocking

filter: DF)等模組。從H.264各個解碼模組的運算量統計分析中，我們可以發現熵解碼模組佔總解碼時間(cycle)約13.58%、MC/IQ/IICT佔約47.66%、DF佔約25.8%和其他約佔12.96%，DF是一相當重要的模組。此外，從解碼流程的分析，由於記憶體配置的問題，導致DF模組在資料傳輸發生延遲，造成整體解碼效能降低。因此，本論文提出改良的DF模組來發展出一高效能H.264視訊解碼器。為了在DSP上實現H.264 BP之快速解碼與播放，我們分別就DF解碼流程、記憶體配置和播放模式三部分來加以改善。首先在H.264的解碼流程中，我們提出一改良型快速DF(modified

fast DF: MFDF)演算法，MFDF解碼流程主要是以巨方塊(macroblock: MB)為單位，而非以畫面(frame)為單位來執行DF流程。因此，MFDF使得DF模組能將解碼的資料從L3 DDR-RAM配置到L1 SRAM中，提升DF模組的執行效能。其次，進行DSP內部記憶體最佳化配置，我們主要將MC模組所需之參考畫面從L3 DDR-RAM直接配置到L2 SRAM中，進一步提升MC模組的執行效率。最後，進行視訊播放模組的最佳化，為了改進循序式的播放模式，本論文利用直接記憶體存取(direct memory access: DMA)的功能，設計兩組緩衝器(buffer group:

BG)之ping-pong結構的播放機制，使H.264在ADSP-BF548進行解碼時，同時以DMA進行播放，達到解碼與播放同步，完成視訊快速播放的目的。經由在ADSP-BF548 模擬板就不同的QCIF(176×144)視訊進行實驗與模擬分析，我們可以發現MFDF比DF模組執行時間平均約降低6.5~9.66 cycles(10^6)，且時間改善率(time improving ration: TIR) 平均約8.1%~8.3%。另外，本論文所提H.264視訊解碼器，整體平均降低138.98~168.12 cycles(10^6)，且TIR平均約38.8%~39.1%，達到快速解碼的效能，以利

進一步應用到現今的消費性視訊電子產品上。