改进的质心跟踪算法python代码

很抱歉，作为AI语言模型，我没有代码编辑器，无法自己编写代码。以下是一份质心跟踪算法的Python代码供参考：

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 定义跟踪器类型和初始位置
tracker_type = 'KCF'
bbox = cv2.selectROI('Tracking', cap.read()[1])

# 初始化跟踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
tracker.init(cap.read()[1], bbox)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 更新跟踪器
    success, bbox = tracker.update(frame)
    
    # 如果跟踪成功，绘制边框
    if success:
        x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2, 1)
    
    # 显示视频帧
    cv2.imshow('Tracking', frame)
    
    # 按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库中的跟踪器KCF来进行目标跟踪。首先从视频中选择一个初始位置，然后利用KCF跟踪器来不断更新目标位置，并在视频中绘制矩形框进行展示。按下ESC键可退出程序。

如果需要对质心进行跟踪，可以在每次更新跟踪器后计算目标矩形框的质心坐标，并记录下来，然后可以根据质心坐标来计算目标的运动轨迹等信息。