opencv python 如何实现对视频里物体的跟踪

您好，关于 opencv python 实现对视频里物体的跟踪，可以使用 OpenCV 的多个跟踪器算法，如 Boosting、MIL、KCF、TLD 等。以下是一个简单的例子，使用 KCF 算法跟踪视频中的物体：

import cv2

# 创建 KCF 跟踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()

# 打开视频
video = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 读取第一帧
ret, frame = video.read()

# 选择要跟踪的物体位置
bbox = cv2.selectROI(frame, False)

# 初始化跟踪器
tracker.init(frame, bbox)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()

    # 跟踪物体
    success, bbox = tracker.update(frame)

    # 如果成功跟踪到物体
    if success:
        # 绘制跟踪框
        x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    else:
        # 跟踪失败，重新选择物体位置，重新初始化跟踪器
        bbox = cv2.selectROI(frame, False)
        tracker.init(frame, bbox)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('Object Tracker', frame)
    
    # 等待按键操作
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

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

您可以根据实际情况选择不同的跟踪器算法，或组合多个跟踪器以提高准确率和稳定性。希望能对您有所帮助！