基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，并使用dlib.correlation_tracker()函数、cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数，争取实现194个人脸特征点的跟踪

抱歉，这段代码并没有加入目标跟踪算法。如果要加入目标跟踪算法，可以使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。这个函数可以帮助我们跟踪在第一帧中检测到的人脸特征点。

具体步骤如下：

在每秒中的第一帧图像中，使用dlib.get_frontal_face_detector()函数进行人脸检测，然后使用dlib.shape_predictor()函数检测人脸特征点。将这些特征点存储在一个列表中，并将列表传递给dlib.correlation_tracker()函数，以便跟踪这些特征点。

对于后续的每一帧图像，我们可以使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数计算特征点的运动，然后使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。

具体实现可以参考以下代码：

import sys 
import dlib 
import cv2 

predictor_path = "shape_predictor_194_face_landmarks.dat" 
detector = dlib.get_frontal_face_detector() 
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) 
cam = cv2.VideoCapture(0) 
cam.set(3, 1280) 
cam.set(4, 720) 
color_white = (255, 255, 255) 
line_width = 3 

# 初始化跟踪器
tracker = None 
tracking_pts = [] 

while True: 
    ret_val, img = cam.read() 
    rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
    dets = detector(rgb_image) 
    if len(dets) > 0: 
        # 检测到人脸，获取特征点并初始化跟踪器 
        det = dets[0] 
        shape = predictor(rgb_image, det) 
        tracking_pts = [(p.x, p.y) for p in shape.parts()] 
        tracker = dlib.correlation_tracker() 
        rect = dlib.rectangle(det.left(), det.top(), det.right(), det.bottom()) 
        tracker.start_track(rgb_image, rect) 
    elif tracker is not None: 
        # 没有检测到人脸，继续跟踪特征点 
        tracker.update(rgb_image) 
        pos = tracker.get_position() 
        rect = dlib.rectangle(int(pos.left()), int(pos.top()), int(pos.right()), int(pos.bottom())) 
        shape = predictor(rgb_image, rect) 
        tracking_pts = [(p.x, p.y) for p in shape.parts()] 

    for pt in tracking_pts: 
        cv2.circle(img, pt, 2, (0, 255, 0), -1) 

    cv2.imshow('my webcam', img) 
    if cv2.waitKey(1) == 27: 
        break 

cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用dlib.correlation_tracker()函数对人脸特征点进行跟踪，如果没有检测到人脸，则继续跟踪前一帧中检测到的特征点。