本文介绍了如何使用OpenCV库实现KLT光流法进行运动目标跟踪。KLT光流法基于像素强度不变性，通过解决误差最小化问题计算像素位移。在OpenCV中，通过加载视频或摄像头捕获，计算每帧之间的光流，绘制轨迹并在下帧中更新，从而实现目标跟踪。该方法适用于实时视频分析和目标跟踪。注意，实际应用中可能需要调整参数以优化跟踪效果。
KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）光流法是一种常用的计算机视觉技术，用于在连续的图像帧中跟踪运动目标。在本文中，我们将使用OpenCV库来实现KLT光流法的运动目标跟踪，并提供相应的源代码。
KLT光流法的基本原理是利用图像中的像素强度信息来估计相邻帧之间的像素位移。这种方法假设相邻帧之间的像素强度保持不变，然后通过解决一个最小化误差的优化问题来计算像素位移。接下来，让我们详细了解如何在OpenCV中实现KLT光流法。
首先，我们需要导入所需的库：
import cv2
import numpy as np
然后，我们加载视频或摄像头捕获的实时视频流，并创建一个用于绘制跟踪结果的画布：
# 从摄像头捕获实时视频流
cap = cv2.VideoCapture(
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