写一段Python代追踪视频里的人物

在追踪视频中的人物需要使用计算机视觉技术。有许多开源的计算机视觉库可以帮助我们实现这一目标，比如 OpenCV。下面是一段简单的 Python 代码，可以使用 OpenCV 库追踪视频中的人物。

import cv2

# 加载视频
video = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# 加载人体识别分类器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_fullbody.xml")

while True:
    # 读取视频的下一帧
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用分类器检测人体
    bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))

    # 在每个人体上画一个矩形框
    for (x, y, w, h) in bodies:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示视频
    cv2.imshow("Tracking", frame)

    # 等待 10 毫秒，如果按下 q 键，则退出循环
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放视频流
video.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了 OpenCV 库中的分类器 `haarcascade_fullbody.xml`，该分类器可以识别视频中的全身人物。读取视频的每一帧后，将它转换为灰度图像，并使用分类器