python写一个人脸跟踪的算法代码，对10张图片进行人脸跟踪，以第一张图片中的人脸检测结果初始化，对后续9张图片中的人脸进行跟踪

好的，我会为您提供一个基于OpenCV的Python人脸跟踪算法代码。在这个代码中，我们使用Haar Cascades分类器来检测人脸，然后使用OpenCV的correlation tracking算法来跟踪人脸。

以下是代码：

import cv2

# 加载Haar Cascades分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载第一张图片并检测人脸
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces1 = face_cascade.detectMultiScale(gray1, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces1:
    roi_gray1 = gray1[y:y+h, x:x+w]
    roi_color1 = img1[y:y+h, x:x+w]

# 初始化跟踪器
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
bbox = (x, y, w, h)
ok = tracker.init(img1, bbox)

# 对后续9张图片进行人脸跟踪
for i in range(2, 11):
    # 加载图片并进行人脸检测
    img = cv2.imread('image{}.jpg'.format(i))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 对每个检测到的人脸进行跟踪
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 使用correlation tracking算法进行跟踪
        bbox = (x, y, w, h)
        ok, bbox = tracker.update(img)
        if ok:
            # 跟踪成功，绘制跟踪框
            p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
            p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
            cv2.rectangle(img, p1, p2, (0, 255, 0), 2, 1)
        else:
            # 跟踪失败，重新初始化跟踪器
            tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
            bbox = (x, y, w, h)
            ok = tracker.init(img, bbox)

    # 显示图片
    cv2.imshow('image', img)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先加载Haar Cascades分类器并使用它来检测第一张图片中的人脸。然后，我们使用OpenCV的correlation tracking算法初始化跟踪器，并将其应用于后续9张图片中的人脸。如果跟踪成功，我们会绘制跟踪框，否则我们会重新初始化跟踪器。

注意：在运行这个代码之前，您需要首先下载Haar Cascades分类器并将其保存在与代码相同的文件夹中。您可以在这里下载Haar Cascades分类器：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades