在上方代码的基础上加入绘制矩形框中心店轨迹的代码

好的，下面是在代码中加入绘制矩形框中心点轨迹的代码：

import cv2

# 循环每一帧
while cap.isOpened():
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 调整图像的大小，降低算法计算复杂度
        frame = cv2.resize(frame, (640, 360))
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 对图像进行高斯模糊，降低噪声
        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

        # 初始化背景
        if bg is None:
            bg = gray.copy().astype("float")
            continue
        
        # 计算当前帧与背景之间的绝对差值，并进行二值化处理
        diff = cv2.absdiff(bg.astype("uint8"), gray)
        thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

        # 扩展阈值图像的轮廓
        thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
        # 查找轮廓
        cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

        # 循环处理每个检测到的轮廓
        for c in cnts:
            # 忽略面积过小的轮廓
            if cv2.contourArea(c) < min_area:
                continue

            # 计算轮廓的外框
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
            # 绘制矩形框及标签
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, "Movement", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

            # 计算矩形框中心点坐标
            center_x = x + w // 2
            center_y = y + h // 2

            # 保存矩形框中心点坐标
            trajectory.append((center_x, center_y))

        # 绘制中心点轨迹
        for i in range(1, len(trajectory)):
            cv2.line(frame, trajectory[i - 1], trajectory[i], (255, 0, 0), 2)

        # 显示处理后的视频帧
        cv2.imshow("Security Feed", frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        # 如果用户按下q键，则退出循环
        if key == ord("q"):
            break
    else:
        break

# 释放摄像头并关闭展示窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，添加轨迹时需要在外层添加一个列表，用于保存矩形框中心点的坐标。并且，在绘制轨迹时需要通过循环遍历存储在列表中的中心点坐标，并且使用cv2.line()函数绘制轨迹。