写一个基于坐标点的多目标追踪

当涉及到基于坐标点的多目标追踪时，常见的方法是使用相关滤波器（correlation filters）来预测和跟踪目标。我将为你提供一个简单的多目标追踪示例，供你参考。

首先，让我们定义一个目标类（Target）来表示每个要追踪的目标。该类包含目标的唯一标识符（ID）和当前位置的坐标点。

class Target:
    def __init__(self, id, position):
        self.id = id
        self.position = position

接下来，我们可以创建一个多目标追踪器（MultiTracker）类，该类负责管理所有目标的追踪。

class MultiTracker:
    def __init__(self):
        self.targets = []
    
    def add_target(self, target):
        self.targets.append(target)
    
    def update_targets(self, new_positions):
        # 更新每个目标的位置
        for target in self.targets:
            target.position = new_positions[target.id]

在主程序中，我们可以使用多目标追踪器来跟踪目标。以下是一个简单的示例，演示了如何添加目标并更新它们的位置。

# 创建多目标追踪器
tracker = MultiTracker()

# 添加目标
target1 = Target(1, [10, 20])
tracker.add_target(target1)

target2 = Target(2, [30, 40])
tracker.add_target(target2)

# 模拟更新目标位置
new_positions = {
    1: [15, 25],
    2: [35, 45]
}

# 更新目标位置
tracker.update_targets(new_positions)

# 打印更新后的目标位置
for target in tracker.targets:
    print("Target ID: {}, Position: {}".format(target.id, target.position))

这只是一个简单的示例，仅展示了如何使用基于坐标点的多目标追踪。在实际应用中，你可能需要更复杂的算法和技术来处理不同的追踪场景。希望这个示例能为你提供一些参考，并帮助你开始实现自己的多目标追踪系统。