目标跟踪是计算机视觉的重要应用，OpenCV 提供了多种实现方式。以下是常见方法和代码示例：

传统方法

1. CamShift 算法

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture(0)
# ...（完整代码可点击扩展阅读）
OpenCV_目标跟踪

2. Meanshift 跟踪

# 初始化跟踪器
tracker = cv2.legacy_meanShiftTracker_create()
# ...（完整代码可点击扩展阅读）
目标跟踪_示例

深度学习方法

1. YOLOv8 轨迹检测

from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("yolov8m.yaml")
# ...（完整代码可点击扩展阅读）
深度学习_目标跟踪

扩展阅读

如需了解更详细的实现逻辑，可访问 OpenCV 目标跟踪教程 进行学习。该教程包含多种跟踪算法的对比实验和代码注释。