python cv2 初始化跟踪器

在Python中，使用OpenCV（cv2）库来初始化跟踪器通常涉及到cv2.Tracker_create方法。这里以常见的跟踪算法之一，卡尔曼滤波（Kalman Filter，简称KF）为例，以及更为流行的MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Errors，最小误差平方和）和CSRT（Continuous Spatially Regularized Tracking，连续空间正则化跟踪）为例说明：

卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）:

import cv2

获取第一帧
frame = ...
选择一个对象，确定初始边界框（x, y, w, h）
bbox = (x, y, w, h)
初始化KCF跟踪器
tracker_type = cv2.Tracker_KalmanFilter
tracker = cv2.createTrackerKCFTracker()
tracker.init(frame, bbox)

2. **MOSSE**:

tracker_type = cv2.Tracker_MOSSE
tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
tracker.init(frame, bbox)
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CSRT:tracker_type = cv2.Tracker_CSRT
tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
tracker.init(frame, bbox)
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注意，cv2.Tracker_create方法会根据传递的字符串参数自动识别跟踪器类型。初始化后，你可以遍历后续的视频帧来进行跟踪：
while True:
grabbed, frame = cap.read() # cap是视频流对象
if not grabbed:
break

success, bbox = tracker.update(frame)

if success:
# 轨迹成功，可以在帧上画出预测的边界框
cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
else:
# 跟踪失败，可以选择重新初始化或结束追踪
print("Tracking lost.")
break

# 显示当前帧
cv2.imshow('Tracking', frame)
key = cv2.waitKey(1)
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