在使用Python和OpenCV进行视频中的火焰自动检测时，如何实现颜色和形状特征的提取以及多目标跟踪？请提供核心实现代码。

为了帮助你更好地掌握如何利用Python和OpenCV进行视频中的火焰自动检测以及多目标跟踪，建议参考《Python OpenCV 实现火焰检测与目标跟踪》。这份资料将为你提供代码示例和深入理解如何提取颜色和形状特征，并进行多目标跟踪的方法。

参考资源链接：[Python OpenCV 实现火焰检测与目标跟踪](https://wenku.csdn.net/doc/ehpqpojurx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装OpenCV库，可以通过以下命令进行安装：
pip install opencv-python

然后，你可以使用以下核心代码进行火焰检测和多目标跟踪：

    import cv2
    import numpy as np

    # 初始化视频流
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 定义火焰的颜色范围
    lower_red = np.array([30, 150, 50])
    upper_red = np.array([80, 255, 255])

    # 定义跟踪目标的特征
    tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 选择跟踪区域
    bbox = cv2.selectROI(frame, False)
    cv2.destroyWindow('select')

    # 初始化跟踪器
    ok = tracker.init(frame, bbox)

    while True:
        # 读取新的帧
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 更新跟踪器
        ok, bbox = tracker.update(frame)

        # 绘制跟踪区域
        if ok:
            (x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        else:
            cv2.putText(frame, 

参考资源链接：[Python OpenCV 实现火焰检测与目标跟踪](https://wenku.csdn.net/doc/ehpqpojurx?spm=1055.2569.3001.10343)