代码实现：基于opencv库的单目标跟踪算法

import cv2

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# 载入视频
camera = cv2.VideoCapture('tracking.avi')
# 第一帧为空
firstframe = None

while True:
# cap.read()返回两个参数赋给两个值。
# ret的值为True或False，代表有没有读入图片。
# frame，代表当前截取一帧的图片
ret, frame = camera.read()
if not ret:
break
#函数cvtColor：将输入图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#函数GaussianBlur：将源图像与指定的高斯内核进行卷积。
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
if firstframe is None:
firstframe = gray
continue
#函数absdiff：将两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上
frameDelta = cv2.absdiff(firstframe, gray)
#函数threshold：对多通道阵列使用固定级别的阈值，返回两个值，第一个retVal(获得的阈值值)，第二个阈值处理后的图像。
thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
#函数dilate：对图像进行膨胀操作
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

x, y, w, h = cv2.boundingRect(thresh)
frame = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("frame", frame)
cv2.imshow("Thresh", thresh)
cv2.imshow("frame2", frameDelta)
key = cv2.waitKey(25) & 0xFF

if key == ord("q"):
break

camera.release()
cv2.destroyAllWindows()