将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。
2022-05-08 20:45:38
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开闭操作
开操作
图像形态学的重要操作之一，基于膨胀和腐蚀（背景黑色，前景白色）操作组合形成的。
主要是应用在二值图像的分析中，灰度图像也可以
开操作=先腐蚀+再膨胀
作用：消除图像中的小的干扰区域 去除噪点
闭操作
闭操作=先膨胀 +再腐蚀
作用：填充小的封闭区域
———–提取水平或者垂直线————
相关代码
import cv2 as cv
def open_demo(image):
print(image.shape)
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(g
2022-03-21 10:46:34
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风险评估 2017_年_M-Trends_安全报告：前沿视角 - 架构
安全意识
开发安全
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端点安全
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2021-11-11 16:00:51
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