用C++去实现

好的，下面是用C++实现的质心跟踪算法示例：

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

int main(int argc, char** argv) {
    cv::VideoCapture cap("test.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Error: Cannot open video file" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 读取第一帧图像
    cv::Mat frame;
    cap >> frame;

    // 选取初始区域
    int r = 250, h = 90, c = 400, w = 125;
    cv::Rect track_window(c, r, w, h);

    // 提取初始区域的直方图
    cv::Mat roi(frame, track_window);
    cv::Mat hsv_roi;
    cv::cvtColor(roi, hsv_roi, cv::COLOR_BGR2HSV);
    cv::Mat mask;
    cv::inRange(hsv_roi, cv::Scalar(0, 60, 32), cv::Scalar(180, 255, 255), mask);
    cv::Mat roi_hist;
    int hist_size[] = {180};
    float range[] = {0, 180};
    const float* hist_range[] = {range};
    cv::calcHist(&hsv_roi, 1, 0, mask, roi_hist, 1, hist_size, hist_range, true, false);
    cv::normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    // 设置终止条件
    cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) {
            break;
        }

        cv::Mat hsv;
        cv::cvtColor(frame, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);
        cv::Mat dst;
        cv::calcBackProject(&hsv, 1, 0, roi_hist, dst, hist_range);

        // 应用CAMShift算法进行质心跟踪
        cv::RotatedRect track_box = cv::CamShift(dst, track_window, term_crit);

        // 画出跟踪结果
        cv::Point2f vertices[4];
        track_box.points(vertices);
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            cv::line(frame, vertices[i], vertices[(i+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
        cv::imshow("frame", frame);

        int key = cv::waitKey(30);
        if (key == 27) {
            break;
        }
    }

    cv::destroyAllWindows();
    cap.release();
    return 0;
}

这段代码同样使用OpenCV库实现了质心跟踪算法，并将跟踪结果显示在一个窗口中。与Python示例类似，你需要根据具体情况对代码进行调整和优化。