使用C++设计代码，识别视频中的飞镖并画出轨迹，请写出整个可运行的代码

要在C++中设计一个程序来识别视频中的飞镖并画出轨迹，这涉及到计算机视觉和图像处理的知识，通常会利用OpenCV库。由于这是一个复杂的任务，这里给出一个简化的示例，展示如何开始处理这个问题：

首先，你需要安装OpenCV库，并确保你的项目环境中包含了它。以下是一个基本框架，用于读取视频、检测边缘以及简单地跟踪运动轨迹。请注意，实际的飞镖检测和轨迹追踪可能需要更高级的算法，如特征点匹配、光流法等。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

// 假设我们使用了Haar级联分类器来检测飞镖
cv::CascadeClassifier dartDetector;

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc != 2) {
        std::cout << "Usage: ./dart_tracker video_path" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 读取视频文件
    cv::VideoCapture cap(argv[1]);
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Error opening video file." << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame, grayFrame;
    cv::Size frameSize(cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) break; // 视频结束

        // 转换到灰度图
        cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

        // 检测飞镖
        std::vector<cv::Rect> darts;
        dartDetector.detectMultiScale(grayFrame, darts, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); // 参数调整以优化检测

        // 如果检测到了飞镖
        for (const auto& dart : darts) {
            // 绘制飞镖矩形
            rectangle(frame, dart, Scalar(0, 0, 255), 2);
            
            // 连接前一帧和当前帧的位置，假设飞镖移动方向不变
            // 实际上可能需要连续帧间的特征匹配来获得更准确的轨迹
            if (!darts.empty() && !darts.front().isEmpty()) {
                line(frame, Point(darts.back().x, darts.back().y), Point(darts.front().x, darts.front().y), Scalar(0, 255, 0), 2);
            }
        }

        // 显示结果
        imshow("Dart Trajectory", frame);
        if (waitKey(1) == 27) { // 按ESC键退出
            break;
        }
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

这个例子仅作为起点，真正实现飞镖轨迹追踪还需要更多的工作，包括但不限于：

1. 飞镖的更精确检测，可能需要用到深度学习技术。
2. 特征点追踪算法，比如卡尔曼滤波器或光流估计。
3. 精确画出轨迹线，可能需要对历史位置进行插值。