opencv实现物体检测追踪代码

下面是一个基于OpenCV实现物体检测追踪的Python代码示例：

import cv2

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

# 创建对象检测器
detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 创建跟踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()

# 初始化目标位置
bbox = None

while True:
    # 获取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 检测目标并更新bbox
    if bbox is None:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        if len(faces) > 0:
            x, y, w, h = faces[0]
            bbox = (x, y, w, h)
            tracker.init(frame, bbox)
    else:
        ok, bbox = tracker.update(frame)
        if ok:
            x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        else:
            bbox = None

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用了Haar Cascades检测人脸，并使用KCF跟踪器追踪人脸。在每一帧中，首先检测目标并初始化bbox，然后使用跟踪器更新bbox并绘制矩形框。最后显示结果并等待用户按下q键退出循环。你可以根据需要调整检测器和跟踪器，并对算法参数进行调整。