在下一帧图像中，使用KCF跟踪器跟踪目标，得到目标的位置信息。如何实现

KCF跟踪器的核心是利用傅里叶变换将目标区域和候选区域的特征进行匹配，从而得到目标的位置信息。

具体实现过程如下：

1. 在前一帧图像中，利用KCF跟踪器得到目标的位置信息，即目标的中心点坐标和长宽信息。

2. 根据目标的位置信息，在当前帧图像中截取出目标区域。

3. 对目标区域进行特征提取，常用的特征包括HOG（Histogram of Oriented Gradient）、颜色直方图、灰度共生矩阵等。

4. 利用傅里叶变换将目标区域的特征进行处理，得到目标区域的响应图。

5. 对当前帧图像中的候选区域进行同样的特征提取和傅里叶变换处理，得到候选区域的响应图。

6. 对目标区域的响应图和候选区域的响应图进行互相关运算，得到目标区域和候选区域的相似度。

7. 根据相似度选取最高的候选区域作为目标的新位置，并更新跟踪器。

需要注意的是，在实现过程中，需要考虑到目标的尺度变化、旋转、平移、光照变化等因素的影响，以及跟踪器的参数调整、模型优化等问题。