用Python的opencv写用meanshift算法实现的视频追踪代码，并为代码写上详细的注释

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

# 定义初始窗口位置和大小
x, y, w, h = 300, 200, 100, 100
track_window = (x, y, w, h)

# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()

# 在第一帧中选取ROI区域
roi = frame[y:y+h, x:x+w]

# 转换为HSV颜色空间
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 计算ROI区域的直方图
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])

# 归一化直方图
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置迭代停止条件
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()

if ret:
# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 计算反向投影
dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

# 应用meanshift算法
ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)

# 绘制窗口
x, y, w, h = track_window
frame = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("frame", frame)

# 按下ESC键退出
if cv2.waitKey(60) == 27:
break
else:
break

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

# 注释：
# 1. 读取视频
# 2. 定义初始窗口位置和大小
# 3. 读取第一帧
# 4. 在第一帧中选取ROI区域
# 5. 转换为HSV颜色空间
# 6. 计算ROI区域的直方图
# 7. 归一化直方图
# 8. 设置迭代停止条件
# 9. 循环读取视频帧
# 10. 转换为HSV颜色空间
# 11. 计算反向投影
# 12. 应用meanshift算法
# 13. 绘制窗口
# 14. 显示结果
# 15. 按下ESC键退出
# 16. 释放资源